关于人脸的一些常用数据集的整理

WIDER FACE ：

          GitHub项目Dface用作人脸检测的数据集，RGB图像， 共32203张图片，393703标注人脸 。

          含有三个文件夹（train，test，val） train 1.5GB，占比40%，分辨率较高，所有图像宽都缩放到1024，最小标注人脸10*10

          test 1.9GB，占比50%，每张图像的人脸数据偏多，平均12.2个人脸每张图片，密集，小人脸非常多。

          val 365.4MB，10%占比。

          （测试集的标注结果没有公开）

 

FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark） ：

          人脸检测数据集，包含：2845张图片，其中包含了5171张人脸。包含了各种遮挡，高难度的姿态，低分辨率以及对焦模糊的人脸，用椭圆来标定人脸区域，同时包括灰度图和彩色图。

          图片分辨率小，所有图像较长边缩放到450，所有图像都小于450*450，最小标注人脸20*20。

 

CAISA-web face ：

          10575人、494414张图片，分辨率250*250，共4.4GB。

 

LFW（Labeled Faces in the Wild）：

           无约束自然场景人脸识别数据集，该数据集有5749人/13233张照片，分辨率250*250，其中1680人有2张及以上人脸图片。每张人脸图片都有其唯一的姓名ID和序号加以区分。共212.1MB。

 

CelebA：

          一个名人人脸数据库，包含10177位名人的202599张人脸图片，共24.7GB。每张图像对应40个不同的二值属性标注（如：是否微笑，是否带眼镜，是否戴帽子等）。

 

CASIA-Face V5：

          亚洲人脸图片，该数据集包含了来自500个人的2500张亚洲人脸图片。

 

The CNBC Face Database：

           该数据集采集了200个人在不同状态下（不同的神情，装扮，发型等）的人脸照片。

 

Fer 2013数据集：

           人脸表情数据集，48*48像素，标签：0=angry（愤怒），1=disgust（厌恶），2=fear（恐惧），3=happy（快乐），4=sad（悲伤），5=surprise（惊讶），6=neutral（中立），训练集由28709个例子组成，公共测试集包含3589个示例，私人测试集包含另外3589个示例。

          训练集：0-3995张图片，1-436张图片，2-4097张图片，3-7215张图片，4-4830张图片，5-3171张图片，6-4965张图片。

          

GENKI：

           加利福尼亚大学机器概念实验室收集。包含：GENKI-R2009a，GENKI-4K,GENKI-SZSL三部分。

           GENKI-R2009a包含11159个图像。

           GENKI-4K包含4000个图像，分为“笑”和“不笑两种，2162张为微笑，1838张为非微笑。每个图片的人脸的尺度大小，姿势，光照变化，头的转动等都不一样，专门用作笑脸识别。文件大小为119.5MB。

           GENKI-SZSL包含3500个图像，这些图像包括广泛的背景，光照条件，地理位置，个人身份和种族等。

 

IMDB-WIKI 500k+： 

          是一个包含名人人脸图像，年龄，性别的数据集，图像和年龄，性别信息从IMDB何wiki网站抓取，总计524230张名人人脸图像及对应的年龄和性别。 IMDB 460723张、wiki 62328张图像。 共10.7GB

 

CK+：

          包含表情的label和Action Units的label，共3.4GB

          包括123个subjects，593个image sequence，每个image sequence的最后一张Frame都有action units的label，而在这593个image sequence中，有327个sequence有emotion的label。