Tufts多模态人脸数据库
Tufts Face Database 是与半面短小症（Hemifacial microsomia）相关的公开数据资源，主要包含可见光、近红外、热成像、视频和三维人脸等多模态图像，数据模态为多模态，适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
Tufts多模态人脸数据库
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Tufts Face Database》。源站首次发布：2019-05-09。
【数据内容】
源站原始描述：# Tufts-Face-Database ## Multi-modal face images (113 participants, >100,000 images; 1 retracted, resulting in 112 participants) ## 7 image modalities: visible, near-infrared, thermal, computerized sketch, video, LYTRO and 3D images ### Context Tufts Face Database is the most comprehensive, large-scale (over 100,000 images, 74 females + 38 males, from more than 15 countries with an age range between 4 to 70 years old) face dataset that contains 7 image modalities: visible, near-infrared, thermal…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.55 KB。
【主题与分类】
主题标签：arts and entertainment、image、computer vision。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/kpvisionlab/tufts-face-database
使用许可：Other (specified in description)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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("kpvisionlab/tufts-face-database")
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 kpvisionlab/tufts-face-database
unzip tufts-face-database.zip -d tufts-face-database/
数据说明
Tufts多模态人脸数据库包含可见光、近红外、热成像、视频和三维人脸等多模态图像，可用于半面短小症相关的分类研究。
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。
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