人脸相似度关系特征数据集FaceSimilarityRelationFeatureDataset-teguhbds
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸识别, 图像分析, 深度学习, 特征提取, 关系判断, 情感分析, 年龄预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的人脸特征数据，用于评估人脸之间的相似度关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用人脸数据集。
数据维度：数据集包括两类CSV文件：
train_true_positive_features.csv：记录了被标记为“相关”的两张人脸之间的特征数据。
train_true_negative_features.csv：记录了被标记为“不相关”的两张人脸之间的特征数据。
每个文件包含以下特征：
person1 和 person2：人脸图像的路径。
vgg_cosine, vgg_euclidean, vgg_euclidean_l2, facenet_cosine, facenet_euclidean, facenet_euclidean_l2, openface_cosine, openface_euclidean, openface_euclidean_l2：分别使用VGG、FaceNet和OpenFace模型计算的余弦相似度、欧氏距离及其L2归一化欧氏距离。
p1_age, p2_age：人脸年龄。
p1_dominant_age, p2_dominant_age：人脸主导年龄。
p1_gender, p2_gender：人脸性别（0或1）。
p1_dominant_emotion, p2_dominant_emotion：人脸主导情绪。
p1_angry, p2_angry, p1_disgust, p2_disgust, p1_fear, p2_fear, p1_happy, p2_happy, p1_sad, p2_sad, p1_surprise, p2_surprise, p1_neutral, p2_neutral：人脸各情绪的概率。
is_related：人脸是否相关的标签（1表示相关，0表示不相关）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和机器学习模型的构建。
该数据集适用于人脸相似度分析、关系判断等任务，可用于训练人脸识别、情感分析等模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习、人脸识别等领域的学术研究，如人脸相似度度量方法的评估、人脸关系预测模型的研究等。
行业应用：为安防、社交、金融等行业提供数据支持，例如身份验证、人脸检索、社交关系分析等。
决策支持：支持基于人脸特征的决策制定，例如在监控系统中进行人员身份识别、在社交媒体中进行用户关系分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的教学资源，用于学生实践、模型训练和算法验证。
此数据集特别适合用于探索人脸特征与人脸关系之间的内在关联，帮助用户构建人脸识别系统、优化关系判断算法，提升人脸相关的应用性能。
