如何获得国外的人脸数据库

这个，要根据自己的经验及对相关行业的了解，来判断了。

例如：对于零售业，如超市等，由于其收入基本都是现款，所以，商业信用性质的应收账款等金额就很少。而对于重工业企业，其收入金额很大，广泛采用商业信用结算，应收账款金额很大往往也不足为奇。

又如：对于高新技术企业，其研究开发费用必然金额比较高。而对于商业企业，往往技术开发费较少，但广告费支出或营销费用支出较多。

对于工业企业，其固定资产、无形资产占比重较多。而对于普通的商业企业，固定资产、无形资产比重相对较低。

对于商品流通企业，存货比重很高。对于服务业，存货比重很低。

所以，针对不同的行业，可根据行业的生产销售流程特性与该行业的财务数据进行分析，来识别行业特征。

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。

1FERET人脸数据库 -

由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一

2CMU-PIE人脸数据库

由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合

3YALE人脸数据库

由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张,包含光照,表情和姿态

的变化

4 YALE人脸数据库B

包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制

5 MIT人脸数据库

由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像

6 ORL人脸数据库

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,

表情和面部饰物的变化该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大

7 BioID人脸数据库

包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

不可以，侵犯隐私权的，而且还需要采集用户面部数据，百度知道APP并没有这个权限进行 *** 作，而且也不可能让你乖乖扫脸，偷偷扫被发现就必定要上法庭了，而且你就算打印出来又怎么样，顺着网线过去砍他么？现在百度在慢慢改善，优质回答要求的字数都多了很多，相信不久之后，乱答的人就会减少很多。

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