送你9个常用的人脸数据库(附链接、报告)
本文主要介绍以下几种常用的人脸数据库:
1. FERET人脸数据库
http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm
由FERET项目创建,此图像集包含大量的人脸图像,并且每幅图中均只有一个人脸。该集中,同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。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。
2. CMU Multi-PIE人脸数据库
http://www.flintbox.com/public/project/4742/
由美国卡耐基梅隆大学建立。所谓“PIE”就是姿态(Pose),光照(Illumination)和表情(Expression)的缩写。CMU Multi-PIE人脸数据库是在CMU-P
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自然语言处理工具包HanLP的Python接口
pyhanlp: Python interfaces for HanLPHanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2、py3。 安装pip install pyhanlp使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装HanLP失败,可参考《手动配置》。 命令行中文分词使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment商品和服务商品/n 和/cc 服务/vn当下雨天地面积水分外严重当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi还可以重定向输入输出到文件等: $ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐' 欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi依存句法分析命令为hanlp parse,同样支持交互模式和重定向: $ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮...
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今天要介绍的 Python 3 Cheat Sheet 由法国国家科学研究中心(CNRS)的法国机械工程与信息技术实验室(LIMSI)的工程师 Laurent Pointal 总结。这个简单的 Cheat Sheet 专注于从算法/编程开始所必需的语言部分,提供了学生入门所需的一般信息。注意:它不涉及面向对象的编程。 Python 3 Cheat Sheet 一共包含两页,分成了多个框图,涉及基本的 Python 数据结构、数学运算、条件和循环语句、文件读写,以及异常值处理等。在每个框图中,右上角是类型名称,蓝色和红色字体是该类型包含的关键字,绿色字体是示例,黑色斜体字提供更详细的信息。 Python3 的基本数据类型和数据结构类型: 数据类型:整型(int)、浮点型(float)、布尔型(bool)、字符串(str)、二进制字节序列数(含二进制数、八进制数、十六进制数,bytes)等。 数据结构类型包含有序序列和键值容器。有序序列包含列表、元组和字符串等,其中列表和元组的重要区别是前者可变,后者不可变,列表主要用于存储同构数据,元组主要用于存储异构数据;键值容器没有预先设置顺序,可以...
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