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人脸识别常用数据集大全（6/11更新） – 知乎

这是由香港中文大学汤晓鸥教授实验室公布的大型人脸识别数据集。 该数据集包含有200K张人脸图片，人脸属性有40多种，主要用于人脸属性的识别。 3.Colorferet 链接: pan.baidu.com/s/1RS7j4u 密码:jtq9 The database is used to develop, test, and evaluate face recognition. 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。

人脸姿态&表情识别的10个数据集，一起来训练吧！ – 知乎

数据集内容： Radboud面部数据库汇总了67种模特的表情图片，其中包括8种情感表情（包括白人和白人，白人，男孩和女孩以及摩洛哥荷兰人）。 RaFD是一个高质量的人脸数据库，其中包含八种情感表情的图片。 主要分为以下表情：愤怒，厌恶，恐惧，幸福，悲伤，惊奇，蔑视和中立。 每种情绪都以三个不同的注视方向显示，并且所有图片均同时从五个相机角度拍摄。 数据集功能： 表情识别 下载链接： 点击查看 发布于 2021-06-19 02:12

常用公开人脸数据集汇总 – 知乎

人脸数据汇总 1.人脸检测 人脸检测是要定位出图像中人脸的位置。 Caltech 10000 (2007) 这是一个灰度人脸数据集，使用Google图片搜索引擎用关键词爬取所得，包含了7,092张图，10,524个人脸，平均分辨率在304×312，除此之外还提供双眼，鼻子和嘴巴共4个坐标位置。 在早期被使用的较多，现在的方法已经很少用灰度数据集做评测。 链接 FDDB (2010) 这是被广泛用于人脸检测方法评测的一个数据集，FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark），它的提出是用于研究无约束人脸检测。 所谓无约束指的是人脸表情、尺度、姿态、外观等具有较大的可变性。

人脸识别常用开源数据集大全 – 知乎

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： m6z.cn/5ZUjyC 这个数据集包含了1521幅分辨率为384×286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： m6z.cn/5So6vR

送你9个常用的人脸数据库（附链接、报告） – 知乎

本文主要介绍以下几种常用的人脸数据库： 1. FERET人脸数据库 nist.gov/itl/iad/ig/col 由FERET项目创建，此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。 该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。 包含1万多张多姿态和光照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。 其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。 2. CMU Multi-PIE人脸数据库 flintbox.com/public/pro 由美国卡耐基梅隆大学建立。 所谓“PIE”就是姿态（Pose），光照（Illumination）和表情（Expression）的缩写。

收集人脸信息场景下，企业数据合规的6项指引 – 知乎

1 确认人脸信息收集的必要性 首先，按照个人信息安全的最小必要原则，企业在使用人脸识别技术、筹备人脸信息收集前必须明确人脸信息对于功能实现的必要性。 对此，企业在设计产品或服务的功能时，应事先厘清预期功能和人脸信息之间的因果关系，如果可以通过其他方式代替人脸识别，那么收集的必要性存疑。 例如，用户身份验证可以通过输入密码、邮箱确认、指纹识别、人脸识别等多种方式实现，其中人脸识别所需的个人信息最为敏感，企业需要评估这种验证方式与所提供服务相比是否具有必要性。 2 单独告知用户 根据《个人信息安全规范》第5.4条，人脸信息属于个人生物识别信息，信息收集企业在收集人脸信息之前应该单独告知个人信息主体。

【笔记】人脸处理相关数据集 – 知乎

一.通用人脸检测数据集 Caltech 10000 Web Faces数据集 地址 是一个灰度人脸数据集，包含7092张图像，10 524张⼈脸图像，平均分辨率在304×312。 2. AFW数据集 官网链接已失效 是人脸关键点检测非常早期使用的数据集，共包含205张图像473张标记的人脸图像 3. FDDB（Face Detection Data set and Benchmark）数据集 地址 是被广泛用于⼈脸检测方法评测的⼀个数据集，共2845张图像，5171张人脸图像 >> 为了研究⽆约束⼈脸检测 >> 采⽤椭圆标记法，可以适应⼈脸的轮廓 4. Wider-face数据集 地址 总共有32 203张图像，393 703张⼈脸

2020人脸识别企业十强推荐榜 – 知乎

北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。 旗下品牌Yi+是人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。 公司在图像与视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。 图像和视频识别准确率等技术指标在顶级计算机视觉竞赛中获得了十项世界第一的成绩；且人脸识别精准度在18年3月最新LFW榜单中达到99.83%，位居世界第一。 融资情况：B+轮，亿元及以上人民币。 投后估值：未透露 综上所荐，即是目前在国内人脸识别细分领域位列翘楚的十大科技型企业。 （以上内容仅供参考，如有不同意见，欢迎大家留言指正。 ） “我们的使命是让机器可以看到世界。 ”

人脸处理常用数据集_technology_cat的博客-CSDN博客_mafa数据集

提供⼀个⼤规模的中国⼈脸数据集⽤于训练和评估对应东⽅⼈的算法，由1040个⼈（595个男性和445个⼥性）的99 594张图像组成 在特定环境下具有不同的姿势、表情、照明条件、表情及是否佩戴眼镜等信息。 对每个被拍摄的⼈，通过9 个相机来同时捕获不同姿态的图像，平均每⼀个⼈采集了约900张图像 6.CMU PIE数据集 地址 CMU PIE数据集 包含68位志愿者的41 368张图像，每个⼈有13种姿态条件、43种光照条件和4种表情。 7.Multi-PIE数据集 地址 Multi-PIE数据集 包含337个⼈、在15个⻆度、19个照明条件和不同的表情下的记录，最终超过750 000张图像。 由于图像质量较⾼，原始的图像⼤⼩超过了300GB，⽤户需要购买使⽤ 8.Pubfig数据集