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一些常用的图像数据库
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了一些常用的图像数据库，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9297字，纯文字阅读大概需要14分钟。
内容图文
常用图像数据库
1，http://www.multitel.be/cantata/这个网址提供了大量的视频和图像的数据库下载索引，并有相应的介绍，强烈推荐！大家慢慢去找寻自己的惊喜吧
2，http://www.cvpapers.com/datasets.html
CVDatasets on the web ， 主要好像是直立行人检测....
3，http://www.cvc.uab.es/adas/site/?q=node/7
里面又有好几种数据库可以下载：CVC Virtual Pedestrian Dataset、CVC-01Pedestrian Dataset、CVC-02 PedestrianDataset 4，http://www.cis.upenn.edu/~jshi/ped_html/
Databasedescription：This is an image database containing images that are usedfor pedestrian detection in the experiments reported in[1]. The images are taken from scenes around campus and urban street. Theobjects we are interested in these images are pedestrians. Each image will haveat least one pedestrian in it.Theheights of labeled pedestrians in this database fall into [180,390] pixels. Alllabeled pedestrians are straight up.There are 170 images with 345 labeled pedestrians, among which 96 images are takenfrom around University of Pennsylvania, and other 74 are taken from aroundFudan University. 5，http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/
Caltech Pedestrian Detection Benchmark：The Caltech Pedestrian Dataset consists of approximately10 hours of 640x480 30Hz video taken from a vehicle driving through regulartraffic in an urban environment. About 250,000 frames (in 137 approximatelyminute long segments) with a total of 350,000 bounding boxes and 2300 uniquepedestrians were annotated. The annotation includes temporal correspondence between bounding boxes and detailed occlusion labels. More information can befound in our PAMI2011 and CVPR2009 benchmarking papers. 6，http://www.edgar-seemann.de/pd/datasets.py
Pedestrian Detection 7，http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SpaceTimeActions.html#Database
Weizmann 人体行为库
http://www.nada.kth.se/cvap/actions/ KTH人体行为数据库
http://4drepository.inrialpes.fr/public/viewgroup/6 INRIA XMAX多视角视频库
http://vision.eecs.ucf.edu/data.html UCF Sports 数据库
http://www.di.ens.fr/~laptev/actions/hollywood2/ Hollywood 人体行为库
http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ Olympic sports dataset
这几个数据库均是基于动作/行为识别的(在第1条网址中也可以找到它们的下载地址)，文章《视频中行为识别公开数据库汇总》对它们的评价比较中肯，可以参看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40101138j.html 8，http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BEHAVE/
Computer-assistedprescreening of video streams for unusual activities 9，http://www.cc.gatech.edu/cpl/projects/monsoon/PropagationNet/PropagationNet.htm
Propagation Networks for Recognizing Partially OrderedSequential Activity. Goals：
Represent and fuse human knowledge of daily activities with noisy perceptual features
Detect and recognize an activity
Pinpoint components of the activity and detect missing or improperly performed steps 10，http://root.simpleinfo.net/1984DA173065/AreaDatum.aspx
由模式识别国家重点实验室提供的链接，数据量比较大，通常需要签属协议，以光盘形式拿到数据。可以下载的有虹膜库数据、掌纹数据库、步态数据库、中文语言资源库、笔迹数据库、三维人脸数据库、行为分析数据库 11，http://www.datatang.com
这里也提供一些数据库下载，种类比较多，但是需要付费，不是打广告哦，呵呵，建议大家可以从它那里的数据库介绍中找些线索来进行google，然后你就有可能下载到原始且免费的了哦 12，http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/
MATLAB and Octave Functions for Computer Vision and Image Processing 13，http://mocap.cs.cmu.edu/
CMU Graphics Lab Motion Capture Database 14，http://www.cs.cmu.edu/~cil/v-images.html
Computer Vision Test Images 15，http://getalp.imag.fr/xwiki/bin/view/HISData/
http://www.springerlink.com/content/u57j444p0537p40t/
Health Smart Home (HIS) datasets 从文章作者那里要来的链接 16，http://architecture.mit.edu/house_n/data/
与15的一样，是关于智能家居、老人看护类的日常生活行为 1. Weizmann 人体行为库
此数据库一共包括90段视频，这些视频分别是由9个人执行了10个不同的动作（bend, jack, jump, pjump, run, side, skip, walk, wave1,wave2）。视频的背景，视角以及摄像头都是静止的。而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了，现在发文章基本没人用了呀。下载地址：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SpaceTimeActions.html 2. KTH人体行为数据库
该数据库包括6类行为（walking, jogging, running, boxing, hand waving, hand clapping）,是由25个不同的人执行的，分别在四个场景下，一共有599段视频。背景相对静止，除了镜头的拉近拉远，摄像机的运动比较轻微。这个数据库是现在的benchmark，正确率需要达到95.5%以上才能够发文章。下载地址：http://www.nada.kth.se/cvap/actions/ 3. INRIA XMAX多视角视频库
该数据库从五个视角获得，一共11个人执行14种行为。室内四个方向和头顶一共安装5个摄像头。另外背景和光照基本不变。下载地址：http://4drepository.inrialpes.fr/public/viewgroup/6 4. UCF Sports 数据库
该视频包括150段关于体育的视频，一共有13个动作。实验室采用留一交叉验证法。2011年cvpr有几篇都用这个数据库，正确率要达到87%才能发文章。下载地址：http://vision.eecs.ucf.edu/data.html 5. Hollywood 人体行为库
该数据库包括8类行为。这些都是电影中的片段。 下载地址：http://www.di.ens.fr/~laptev/actions/hollywood2/ 6. Olympic sports dataset
该数据库有16种行为，783段视频。现在的正确率大约在75%左右。 下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ 7. UIUC action dataset
这个数据库已经做到98%了，建议不要去做了。下载地址：http://vision.cs.uiuc.edu/projects/activity/ ComputerVision中一些常用的图像数据库 Database OverviewSurveys
http://emotion-research.net/wiki/Databases AR Face Database (AR):
http://rvl1.ecn.purdue.edu/~aleix/aleix_face_DB.html BioID Face Database(BioID):
http://www.humanscan.de/support/downloads/facedb.php Brodatz Texture Database(Brodatz): Butterfly Database(BDB):
http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data CMU Frontal FaceDatabase (CMUFF):
http://vasc.ri.cmu.edu//idb/html/face/frontal_images/index.html CMU PIE Database(CMUPIE):
http://www.ri.cmu.edu/projects/project_418.html CMU Profile FaceDatabase (CMUPF):
http://vasc.ri.cmu.edu//idb/html/face/profile_images/index.html Columbia-UtrechtReflectance and Texture Database(CUReT): Corel Gallery Magic65000 (CGM): CVL Database (CVL):http://www.lrv.fri.uni-lj.si/facedb.html Data Becker 222222Premium Cliparts (DBPC): M2VTS Multimodal FaceDatabase (): http://www.tele.ucl.ac.be/PROJECTS/M2VTS/m2fdb.html MIT CBCL Car Database(MITC): http://cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/CarData.html MIT CBCL Face Database(MITF): http://cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/FaceData2.html MIT CBCL FaceRecognition Database (): http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html MIT CBCL PedestrianDatabase (MITP): http://cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html Object RecognitionDatabase (ORDB): http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data ORL Database of Faces(ORL):http://www.uk.research.att.com/facedatabase.html OUTex (OUTex): PETS 2000 Dataset (PETS2000): ftp://ftp.pets.rdg.ac.uk/pub/PETS2000/ PETS 2001 Dataset(PETS2001): http://www.cvg.cs.rdg.ac.uk/PETS2001/pets2001-dataset.html PETS 2002 Dataset(PETS2002): http://www.cvg.cs.rdg.ac.uk/PETS2002/pets2002-db.html PETS 2005 Dataset(PETS2005): http://www.cvg.cs.rdg.ac.uk/PETS-ICVS/pets-icvs-db.html PETS-ECCV 2004 Dataset(PETSECCV2004): PETS-ICVS 2003 Dataset(PETSICVS2003): PETS汇总http://www.hitech-projects.com/euprojects/cantata/datasets_cantata/dataset.html PhoTex (PhoTex): Pilot European ImageProcessing Archive (PEIPA): http://peipa.essex.ac.uk/ Talking Face Video (): Texture Database (TDB): http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data Texture Database for theMeasurement of Textureclassification algorithms (MeasTex): The Color FERET Database(): http://www.itl.nist.gov/iad/humanid/colorferet/home.html The Extended M2VTSDatabase (XM2VTSDB ): http://www.ee.surrey.ac.uk/Research/VSSP/xm2vtsdb/ The FERET Database (): http://www.itl.nist.gov/iad/humanid/feret/ The Japanese FemaleFacial Expression (JAFFE)Database (JAFFE): http://www.mis.atr.co.jp/~mlyons/jaffe.html The M2VTS Database (M2VTS):http://www.tele.ucl.ac.be/PROJECTS/M2VTS/m2fdb.html The Psychological ImageCollection at Stirling(PICS): http://pics.psych.stir.ac.uk/cgi-bin/PICS/New/pics.cgi The UMIST Face Database(UMIST): http://images.ee.umist.ac.uk/danny/database.html The University of OuluPhysics-Based FaceDatabase (UOFD): http://www.ee.oulu.fi/research/imag/color/pbfd.html The Yale Face Database(YFD): http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html The Yale Face Database B(YFDB): http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html Vision Texture Database(VisTex): VS-PETS 2003 Dataset(VSPETS2003): 微软剑桥研究院kinect姿势识别数据库:
http://research.microsoft.com/en-us/downloads/4e1c9174-9b94-4c4d-bc5e-0a9c929869a7/default.aspx 深度图像处理数据库
http://www.mmk.ei.tum.de/layout.php?LangExt=&selectedMain=Verschiedenes&selectedSub=TUMGAIT2#downl 转自：http://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/50502798 附：http://www.open-open.com/lib/view/open1453213718870.html http://www.360doc.com/content/14/0226/18/15226177_355922001.shtml
作者：wangduo
出处：http://www.cnblogs.com/wangduo/
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一些常用的图像数据库
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内容总结
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来源：【匿名】