#公开人脸数据集
##人脸识别
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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<b>WebFace</b> | 10k+人,约500K张图片 | 非限制场景 | [链接](http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIA-WebFace-Database.html)
<b>FaceScrub</b> | 530人,约100k张图片 | 非限制场景 |[链接](http://vintage.winklerbros.net/facescrub.html)
<b>YouTube Face</b> | 1,595个人 3,425段视频 | 非限制场景、视频 | [链接](http://www.cs.tau.ac.il/~wolf/ytfaces/)|
<b>LFW</b> | 5k+人脸,超过10K张图片 | 标准的人脸识别数据集|[链接](http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/) |
<b>MultiPIE</b> | 337个人的不同姿态、表情、光照的人脸图像,共750k+人脸图像 | 限制场景人脸识别 | [链接](http://www.multipie.org/) 需购买
<b>MegaFace</b> |690k不同的人的1000k人脸图像 | 新的人脸识别评测集合|[链接](http://megaface.cs.washington.edu/)
<b>IJB-A</b> | |人脸识别,人脸检测 |[链接](http://www.nist.gov/itl/iad/ig/ijba_request.cfm)
<b>CAS-PEAL</b> | 1040个人的30k+张人脸图像,主要包含姿态、表情、光照变化 | 限制场景下人脸识别 | [链接](http://www.jdl.ac.cn/peal/index.html)
<b>Pubfig</b> | 200个人的58k+人脸图像 | 非限制场景下的人脸识别 | [链接](http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/pubfig/)
##人脸检测
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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<b>FDDB</b> | 2845张图片中的5171张脸 | 标准人脸检测评测集 | [链接](http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/)
<b>IJB-A</b> | |人脸识别,人脸检测 |[链接](http://www.nist.gov/itl/iad/ig/ijba_request.cfm)
<b>Caltech10k Web Faces</b> |10k+人脸,提供双眼和嘴巴的坐标位置 | 人脸点检测| [链接](http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech_10K_WebFaces/#Description)
##人脸表情
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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<b>CK+ </b>| 137个人的不同人脸表情视频帧| 正面人脸表情识别 |[链接](http://www.pitt.edu/~emotion/ck-spread.htm)
##人脸年龄
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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<b>IMDB-WIKI</b> | 包含:IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共: 523k+张图片 | 名人年龄、性别 | [链接](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/)
<b>Adience</b> | 包含2k+个人的26k+张人脸图像 | 人脸性别,人脸年龄段(8组) | [链接](http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html)
<b>CACD2000</b> | 2k名人160k张人脸图片 | 人脸年龄 | [链接](http://bcsiriuschen.github.io/CARC/)
##人脸性别
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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<b>IMDB-WIKI</b> | 包含:IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共: 523k+张图片 | 名人年龄、性别 | [链接](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/)
<b>Adience</b> | 包含2k+个人的26k+张人脸图像 | 人脸性别,人脸年龄段(8组) | [链接](http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html)
##人脸关键点检测
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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数据库| 描述| 用途| 获取方法
##人脸其它
数据库| 描述| 用途| 获取方法
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CeleBrayA | 200k张人脸图像40多种人脸属性| 人脸属性识别| [链接](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)
欢迎补充~
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感谢 @zdx3578补充CelebA数据库连接
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的,其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1)在人脸对齐环节,引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2)在人脸表示环节,利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示,这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度(逼近了人类97.5 的极限),同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果,比之前的NO.1整整高出了12.7 。
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基于深度学习的人脸识别算法程序(python版本)(内含完整的python程序代码) (281个子文件)
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