人脸识别数据库常用的有哪些？

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。\x0d\x0a\x0d\x0a1.FERET人脸数据库-\x0d\x0a由FERET项目创建,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\x0d\x0a\x0d\x0a2.CMU-PIE人脸数据库\x0d\x0a由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合\x0d\x0a\x0d\x0a3.YALE人脸数据库\x0d\x0a由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态\x0d\x0a的变化.\x0d\x0a\x0d\x0a4.YALE人脸数据库B\x0d\x0a包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制\x0d\x0a\x0d\x0a5.MIT人脸数据库\x0d\x0a由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.\x0d\x0a\x0d\x0a6.ORL人脸数据库\x0d\x0a由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,\x0d\x0a表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.\x0d\x0a\x0d\x0a7.BioID人脸数据库\x0d\x0a包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。

1、就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。

2、把数据标记好之后就是opencv的事情。

3、打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。

公开人脸数据集

本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。

人脸识别

数据库

描述

用途

获取方法

WebFace10k+人，约500K张图片非限制场景链接

FaceScrub530人，约100k张图片非限制场景链接

YouTube Face1,595个人 3,425段视频非限制场景、视频链接

LFW5k+人脸，超过10K张图片标准的人脸识别数据集链接

MultiPIE337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 需购买

MegaFace690k不同的人的1000k人脸图像新的人脸识别评测集合链接

IJB-A人脸识别，人脸检测链接

CAS-PEAL1040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

Pubfig200个人的58k+人脸图像非限制场景下的人脸识别链接

人脸检测

数据库

描述

用途

获取方法

FDDB2845张图片中的5171张脸标准人脸检测评测集链接

IJB-A人脸识别，人脸检测链接

Caltech10k Web Faces10k+人脸，提供双眼和嘴巴的坐标位置人脸点检测链接

人脸表情

数据库

描述

用途

获取方法

CK+137个人的不同人脸表情视频帧正面人脸表情识别链接

人脸年龄

数据库

描述

用途

获取方法

IMDB-WIKI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

Adience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

CACD20002k名人160k张人脸图片人脸年龄链接

人脸性别

数据库

描述

用途

获取方法

IMDB-WIKI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

Adience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

人脸关键点检测

数据库

描述

用途

获取方法

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

CeleBrayA200k张人脸图像40多种人脸属性人脸属性识别获取方法

GitHub：DeepFace

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