老化特征图像数据集

老化特征图像数据集是公开可访问数据集,包含皱纹、黑斑、眼袋等面部老化表现图像等图像数据,围绕皱纹相关临床表现、影像、信号或组学信息,适合用于分类、模型训练、外部验证和疾病机制探索。

Mohit335448Mohit335448
Kaggle
浏览 14
图像分类imagecomputer sciencehealthartificial intelligenceml ethics
Ageing Dataset

基本信息

模态
图像
大小
0.03 GB
任务类型
分类
许可
Open Database License
创建/更新时间
2026-09-22
版本
v8

资源简介

老化特征图像数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Ageing Dataset》。源站首次发布:2021-06-20。

【数据内容】

源站原始描述:Build model to classify & localize different signs of ageing suchas puffy eyes, wrinkles, dark spots etc. on the face.Use different algorithms and try to check weather the person is old or not.This dataset consist of different parameters such as - - dark spots on face - puffy eyes - wrinkles on face All the parameters were studyed carefull and were related to ageing. The images might contain some other images also you have to preprocess it localize different signs of ageing

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 104.05 KB。

【主题与分类】

主题标签:image、computer science、health、artificial intelligence、ml ethics。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/mohit335448/ageing-dataset

使用许可:Database: Open Database, Contents: Database Contents。

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下载信息

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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("mohit335448/ageing-dataset")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d mohit335448/ageing-dataset
unzip ageing-dataset.zip -d ageing-dataset/

数据说明

老化特征图像数据集包含皱纹、黑斑、眼袋等面部老化表现图像等图像数据,可用于皱纹相关分类、诊断建模、分型或外部验证。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

许可

Open Database License

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