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开yun体育官网入口登录app 约克大学公开11k Hands数据集：使用手部图像数据集进行性别识别

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“雷克世界”编译：嗯〜Ah Tongmu

11K手数据集涵盖了190到75之间的实验对象的11076手图像（1600 x 1200像素）。根据要求，必须打开每个实验对象或握紧左手和右手的手指。然后，在统一的白色背景和手距离的位置的情况下，每只手的背面大致相同。射击。有与每个图像相关的元数据记录，其中包括：（1）实验对象ID，（2）性别，（3）年龄，（4）肤色，（5）手捕获的组信息，即右手或左手，手的部分（手的背部或棕榈）和逻辑指示器，即指示手图像是否包含配件，指甲油是否与规则一致。所提出的数据集具有大量更详细的手图像，并具有更详细的元数据。该数据集是免费的开yun体育app入口登录，可直接用于合理的学术研究。

相关论文

您可以单击链接以阅读纸张预印书：

相关参考

如果要使用此页面上提供的数据集，源代码或训练有素的模型，请引用以下内容：

Mahmoud Afifi：“使用手图像进行性别识别和生物学特征识别的大数据集”。 ARXIV预印型ARXIV：1711.04322（2017）

统计数据

下图显示了数据集的基本统计信息。

第一张图片包含以下内容：

顶部：显示数据集肤色的分布。每种肤色的图像数量写在图的右上角。使用Conaire等人提出的皮肤测试算法。执行皮肤测试过程。

底部：统计数据（1）实验对象的数量，（2）手图像（手掌的背部和手掌），（3）带有附件的手图像，（4）带指甲油的手动图像。

第二个图显示了实验对象的年龄分布和数据集的图像。

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与其他数据集进行比较

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基本模型

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我们使用用于性别分类的数据集提出了双重运行CNN。然后，我们将此训练的双电流CNN用作性别分类和生物学特征的特征提取器。后者可以使用两种不同的方法进行处理。在第一种方法中开yun体育app官方下载入口，我们从训练有素的CNN的深度特征构建了建设性特征向量，以训练支持向量机（SVM）分类器。在第二种方法中，三个SVM分类器由从不同层训练的CNN提取的深度特征喂养，并且使用局部二进制模式（LBP）功能对SVM分类器之一进行了训练，以提高分类得分获得的正确识别率在所有SVM分类器中。

您可以在下面的链接中下载训练有素的模型和分类器。

手图：

0bwo0rmrzjciocglvdnjxb0ltahm

元数据：

0bwo0rmrzjciomwjfvdzxxczfawee

性别分类源代码：

1HTNFS4-VCLGKUFDNZ_8L_L13QVZ8CYPQ

生物特征源代码：

1FMK1KCBIZSFQVGSISWFUWHP2HYKGE43R

使用Conaire等人提出的皮肤检测技术。获取皮肤面膜图像：

性别

由于我们的手动图像数量偏离（请参见上面的统计数据），因此我们使用每个性别的1,000个背手图像进行训练，并使用每个性别的500个背部图像进行测试。这些图像是随机选择的，因此训练和测试集是非定型实验的对象，这意味着，如果该实验对象的手图像出现在训练数据中，则将实验对象排除在测试数据中，否则，它也是。当然。同样，对于棕榈侧图像，相同。对于每一方，我们重复实验10次，以避免过度拟合问题，并将平均准确性作为评估测量。

为了进行比较开yun体育官网入口登录app，我们使用10组培训和测试来训练不同的图像分类方法。（1）（1）（bow）（2 bow）（2）Fisher 向量、（3）Alexnet（CNN）（CNN）、（4） （vgg-16）（CNN）（5）VGG-19（CNN）（CNN）6）GOOGLENET（CNN）。对于第一个图像分类框架（BOW和FV），我们使用三个不同的特征描述符：（1）筛选，（2）C-Sift和（3）RGSIFT。为了进一步比较，我们建议使用相同的评估标准。下表是实验中使用的10组培训和测试组，请参见下表：

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每个集合包含以下文件：

g_imgs_traying_d.txt：培训图像文件名（返回）

g_imgs_traying_p.txt：训练有素的图像文件名（棕榈侧）

g_imgs_testing_d.txt：测试的图像文件名（返回）用于测试

g_imgs_testing_p.txt：测试的图像文件名（棕榈侧）

g_traying_d.txt：g_imgs_traying_d.txt，每个相应的图片文件名称的真实性别

g_traying_p.txt：g_imgs_traying_p.txt每个相应图片文件名称的真实性别

g_testing_d.txt：g_imgs_testing_d.txt每个相应图像文件名称的真实性别

g_testing_p.txt：g_imgs_testing_p.txt每个相应的图像文件名称的真实性别

您可以使用此MATLAB代码（

0BWO0RMRZJCIOLHLTFMVFGWUTQ）提取每个实验中使用的图像。该代码生成10个目录，每个目录包含每个性别的培训和测试集。然后，您可以使用Imagedatastore函数（

）让我们加载它们（请参阅cnn_training.m源代码）。

受过训练的CNN型号，SVM分类器和结果

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如果您不安装用于网络支持软件包的MATLAB神经网络工具箱模型，则该功能将提供指向附加资源管理器所需的支持软件包的链接。

如本文所述，使用我们的CNN模型作为功能提取器来训练SVM分类器。 SVM分类器通过使用类联合向量训练。其中，第一个流中的FC9和第二个流中的FC10，融合完整连接层的特征将与向量相关联。

生物鉴定

对于生物识别技术，我们使用不同的培训和测试集。我们在80、100和120个实验对象（手掌或背部）图像中使用10个手图像进行训练，并使用4个手图像进行测试。我们将重复实验10次，每次我们随机选择实验对象和图像。我们将平均识别精度作为评估指标。为了进一步比较，我们建议使用相同的评估标准。我们实验中使用的以下10组培训和测试对，请参见下表：

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每个集合包含以下文件：

id_imgs_traying_d_s.txt：培训图像文件名（返回）

id_imgs_traying_p_s.txt：训练的图像文件名（棕榈侧）

id_imgs_testing_d_s.txt：用于测试的图像文件名（返回）（返回）

id_imgs_testing_p_s.txt：测试的图像文件名（棕榈侧）

id_traying_d_s.txt：id_imgs_training_d_s.txt ID ID名称的ID名称名称

id_traying_p_s.txt：id_imgs_training_p_s.txt ID ID的ID名称名称

id_testing_d_s.txt：id_imgs_testing_d_s.txt在每个相应的图片文件中图片文件名的真实ID

id_testing_d_s.txt：id_imgs_testing_p_s.txt在每个相应的图片文件中图片文件名的真实ID

注意：S表示实验数：80、100和120。有关更多详细信息，请阅读论文。

您可以使用此MATLAB代码来提取每个实验中使用的图像。该代码生成10个目录，每个目录包含每组实验对象的训练和测试集。每个文件名都包含实验对象的ID。例如，0000000_HAND_0000055.JPG指示具有实验对象号0000000的图像，而其他文件名是原始图像名称。您可以使用此MATLAB代码加载所有图像文件名并提取相应的ID。

训练有素的SVM分类器和结果

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如本文所述，使用我们的CNN模型作为功能提取器来训练SVM分类器。每个.mat文件都包含一个分类器对象，其中：

•分类器。低：使用从输入图像平滑版本提取的功能训练的SVM分类器。这些CNN功能是从第一个流中的F9获得的。

•分类器。高：使用输入图像的详细信息的特征进行了训练的SVM分类器。这些CNN特征是从第二流中的F10获得的。

•分类器：fusion：它是使用CNN融合层提取的功能训练的SVM分类器。

•classifier.lbp：它是使用LBP功能培训的SVM分类器。

•Classifier.All：它是使用类联合向量培训训练的SVM分类器。其中，第一个流中FC9的特性，第二流中的FC10以及组合的完整连接层被分类为向量。

关键词：

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客户评论

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