编辑丨极市平台
导读
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。
1.哥伦比亚大学公众人物脸部数据库
数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9
PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联网上 200 人的 58,797 张图像，不同于大多数现有面部数据集，这些图像是在主体完全不受控制的情况下拍摄的，因此不同图像中姿势、光照、表情、场景、相机、成像条件和参数存在较大差异，该数据集类似于 UMass-Amherst 创建的 LFW 数据集。
该数据集由哥伦比亚大学于 2009 年发布，相关论文有《Attribute and Simile Classifiers for Face Verification》。
2.CelebA人脸数据集
数据集链接：http://m6z.cn/60EW0n
CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) 是一个大规模的人脸属性数据集，包含超过 20 万张名人图像，每张都有 40 个属性注释。该数据集中的图像涵盖了较大的姿势变化和杂乱的背景。CelebA 种类多、数量多、注释丰富，包括10,177 个身份，202,599 张人脸图像，以及5 个地标位置，每张图像 40 个二进制属性注释。
该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。
3.美国国防部人脸库
数据集链接：http://m6z.cn/5So6DB
为促进人脸识别算法的研究和实用化，美国国防部的Counterdrug Technology Transfer Program(CTTP)发起了一个人脸识别技术(Face Recognition Technology 简称FERET)工程，它包括了一个通用人脸库以及通用测试标准。到1997年，它已经包含了1000多人的10000多张照片，每个人包括了不同表情，光照，姿态和年龄的照片。
4.MTFL人脸识别数据集
数据集链接：http://m6z.cn/6fHmaT
该数据集包含 12,995 张人脸图像，这些图像用 (1) 五个面部标志，(2) 性别、微笑、戴眼镜和头部姿势的属性进行了注释。
5.BioID人脸数据集
数据集链接：http://m6z.cn/5ZUjyC
这个数据集包含了1521幅分辨率为384x286像素的灰度图像。每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。为了便于做比较，这个数据集也包含了对人脸图像对应的手工标注的人眼位置文件。图像以 "BioID_xxxx.pgm"的格式命名，其中xxxx代表当前图像的索引(从0开始)。类似的，形如"BioID_xxxx.eye"的文件包含了对应图像中眼睛的位置。
6.PersonID人脸识别数据集
数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR
该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。
7.CMU PIE人脸库
数据集链接：http://m6z.cn/5vPwfO
CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。
8.Youtube视频人脸数据集
数据集链接：http://m6z.cn/6u3P2V
该数据集包含 1,595 个不同人的 3,425 个视频。所有视频都是从 YouTube 下载的。每个主题平均有 2.15 个视频可用。最短剪辑时长为 48 帧，最长剪辑为 6070 帧，视频剪辑的平均长度为 181.3 帧。在这个数据集下，算法需要判断两段视频里面是不是同一个人。有不少在照片上有效的方法，在视频上未必有效/高效。
9.CASIA 人脸图像数据集
数据集链接：http://m6z.cn/5vPwio
CASIA 人脸图像数据库版本 5.0（或 CASIA-FaceV5）包含 500 个对象的 2,500 个彩色人脸图像。CASIA-FaceV5 的面部图像是使用罗技 USB 摄像头在一个会话中捕获的。CASIA-FaceV5的志愿者包括研究生、工人、服务员等。所有人脸图像均为16位彩色BMP文件，图像分辨率为640*480。典型的类内变化包括照明、姿势、表情、眼镜、成像距离等。
10.Caltech人脸数据库
数据集链接：http://m6z.cn/5So6VP
该数据集包含通过在谷歌图片搜索中输入常见的名字从网络上收集的人的图像。每个正面的眼睛、鼻子和嘴巴中心的坐标在地面实况文件中提供。此信息可用于对齐和裁剪人脸或作为人脸检测算法的基本事实。该数据集有 10,524 个不同分辨率和不同设置的人脸，例如 肖像图像、人群等。侧面或非常低分辨率的面孔未标记。
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