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DriveFace 司机驾驶场景时的面部特征数据集

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Autonomous Driving 2D Box

DriveFace 数据库包含在真实场景中驾驶时的对象图像序列。它由 606 个样本组成,每个样本 640 × 480 像素,在不同的日子里从 4......

数据结构 ? 25.1M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    DriveFace 数据库包含在真实场景中驾驶时的对象图像序列。它由 606 个样本组成,每个样本 640 × 480 像素,在不同的日子里从 4 名司机(2 名女性和 2 名男性)获得,这些司机有几个面部特征,如眼镜和胡须。

    附加文件:drivFace.mat ,该包含 Matlab 中的数据集(在 prtools 库下),驾驶员面部标准化为每个 80x80 像素,其相关的注视方向标签为“向右看”、“正面”和“向左看”。

    Attribute Information:

    地面实况包含人脸边界框的注释和人脸关键点(眼睛、鼻子和嘴巴)。

    给出了一组标签,将每个图像分配到 3 个可能的注视方向类中。

    第一个类是“向右看”类,包含 -45º 和 -30º 之间的头部角度。

    第二个是“frontal”类,包含 -15º 和 15º 之间的头部角度。

    最后一个是“向左看”类,包含 30º 和 45º 之间的头部角度。

    文件和脚本

    • DriveImages.zip 包含驱动程序图像。图像名称的格式为:* YearMonthDay_subject_Driv_imNum_HeadPose.jpg即 20130529_01_Driv_011_f .jpg 是 11 序列图像对应的 fisrts driver 的帧,头部姿势是正面。主题 = [1:4],imNum = [001:...],HeadPose = lr(向右看),f(正面)和 lf(向左看)。

    drivPoints.txt包含表格格式的地面真相,其中各列有以下信息。

    * fileName是DrivImages.zip中的图像名称。

    * subject = [1:4]

    * imgNum = int

    * label = [1/2/3](头部姿势类,分别对应于[lr/f/lf],)

    * ang = [-45, -30/ -15 0 15/ 30 15] (头部姿势角度)

    * [xF yF wF hF] =面部位置

    * [xRE yRE] = 严格的眼睛位置

    * [xLE yL] = 左眼位置

    * [xN yN] = 鼻子的位置

    * [xRM yRM] = 严格的嘴角位置

    * [xLM yLM] = 嘴的左角

    read_drivPoints.m是一个Matlab函数,用于读取drivPoints文件。你也可以使用。* Table = readtable('drivPoints.txt')。

    drivFace.mat包含了Matlab中的数据集(在prtools库下),其中的驾驶员面孔被归一化为80x80像素,以及他们相关的凝视方向标签 "向右看"、"正面 "和 "向左看"。

    Citation Request:

    Katerine Diaz-Chito, Aura Hernández-Sabaté, Antonio M. López, A reduced feature set for driver head pose estimation, Applied Soft Computing, Volume 45, August 2016, Pages 98-107, ISSN 1568-4946,

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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