安那托利亚人口唇印特征研究Baskent大学样本

安那托利亚人口研究的唇印特征代码资源挺有意思的，尤其是你搞模式识别、图像或者法医方向的项目时，能用得上这类数据逻辑。原始论文里用了逻辑回归来做性别预测，准确率 72.6%，嗯，虽然不是高，但在特征这块有不少可以借鉴的点。

对你来说，如果最近在研究人脸识别、生物特征，甚至想训练一个Pytorch 模型搞唇读的，也可以参考下这个风格。顺带推荐一个还挺实用的资源链接，是把唇读模型从 Matlab 搬到了 Pytorch，结构也清晰，代码风格简洁：

里面的实现方式蛮适合初学者改造，数据预部分还挺规范的。如果你平时就喜欢搞点算法实验，那这个资源可以当个思路范本来用。运行起来不算重，Pytorch 环境配置好，基本一套就能跑。

提醒下：如果你要自己采集唇印数据，记得用玻璃纸胶带和深色唇膏，不然图案细节不好分区。还有，最好按土桥法来分象限，这样后续分类更方便。