Github上10个开源好用的人脸识别数据集

引言：数据集为何是人脸识别的基石？

人脸识别技术的核心在于算法与数据的双重驱动。尽管深度学习模型（如FaceNet、ArcFace）不断迭代，但其性能上限往往受限于训练数据的规模与多样性。例如，若数据集中缺乏不同光照条件、遮挡或年龄变化的样本，模型在真实场景中极易失效。因此，高质量、开源的数据集成为开发者优化算法、验证性能的关键资源。

Github作为全球最大的开源社区，汇聚了大量由学术机构、企业及个人贡献的人脸数据集。本文将从多样性、标注精度、使用场景三个维度，精选10个开源且实用的人脸识别数据集，并附上具体的使用建议。

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一、通用场景数据集：覆盖基础需求

1. CelebA（CelebFaces Attributes Dataset）

• 来源：香港中文大学多媒体实验室
• 规模：20万张名人照片，标注40个面部属性（如性别、年龄、眼镜、胡须等）
• 特点：
  • 涵盖大量表情、姿态、光照变化，适合属性识别与特征提取任务。
  • 提供预处理后的裁剪人脸图像（178×218像素），可直接用于训练。
• 适用场景：人脸属性分析、表情识别、数据增强。
• Github链接：https://github.com/switchablenorms/CelebA
• 使用建议：

  # 示例：使用PyTorch加载CelebA数据集
  from torchvision.datasets import CelebA
  dataset = CelebA(root='./data', split='train', target_type='attr', download=True)

2. LFW（Labeled Faces in the Wild）

• 来源：马萨诸塞大学阿默斯特分校
• 规模：13,233张图像，5,749人（每人至少2张图像）
• 特点：
  • 包含真实场景中的姿态、表情、光照变化，是验证人脸识别算法鲁棒性的经典基准。
  • 提供配对测试协议（如10折交叉验证），便于公平对比模型性能。
• 适用场景：人脸验证（1:1比对）、跨场景模型评估。
• Github链接：https://github.com/davisking/dlib-data（含LFW对齐工具）
• 使用建议：

  # 示例：计算LFW数据集上的准确率
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  y_true = [...]  # 真实标签
  y_pred = [...]  # 模型预测结果
  print("Accuracy:", accuracy_score(y_true, y_pred))

二、多民族与跨年龄数据集：提升泛化能力

3. Racial Faces in the Wild（RFW）

• 来源：中国科学院自动化研究所
• 规模：4个种族子集（高加索、亚洲、印度、非洲），各约1万张图像
• 特点：
  • 针对人脸识别中的种族偏差问题设计，支持跨种族模型公平性评估。
  • 提供与LFW兼容的测试协议，便于直接对比。
• 适用场景：模型偏见检测、多民族场景优化。
• Github链接：https://github.com/RFW-Dataset/RFW

4. CACD（Cross-Age Celebrity Dataset）

• 来源：新加坡国立大学
• 规模：16万张图像，2,000人（每人跨年龄段照片）
• 特点：
  • 覆盖20-60岁年龄跨度，解决跨年龄人脸识别难题。
  • 提供年龄标注与对齐后的人脸图像。
• 适用场景：年龄估计、跨年龄人脸验证。
• Github链接：https://github.com/BruceXu/CACD

三、遮挡与极端场景数据集：增强鲁棒性

5. Wider Face

• 来源：香港中文大学
• 规模：3.2万张图像，39万个人脸框，标注遮挡、姿态、尺度等信息
• 特点：
  • 包含大量小目标、遮挡人脸，适合检测模型训练。
  • 提供难度分级（Easy/Medium/Hard），便于针对性优化。
• 适用场景：人脸检测、遮挡场景优化。
• Github链接：https://github.com/wuyang1234/WiderFace

6. IJB-C（IARPA Janus Benchmark-C）

• 来源：美国IARPA项目
• 规模：3,531人，1.8万张图像+视频帧
• 特点：
  • 包含极端姿态、光照、遮挡样本，支持视频级人脸识别。
  • 提供多种评估协议（如开放集识别、闭集验证）。
• 适用场景：视频人脸识别、高难度场景部署。
• Github链接：https://github.com/NISTvtd/IJB-release

四、合成与小样本数据集：降低数据依赖

7. SynthFace

• 来源：合成数据生成工具
• 规模：无限生成能力，可控属性（如姿态、表情、光照）
• 特点：
  • 无需人工标注，适合数据增强或隐私敏感场景。
  • 支持与真实数据混合训练，提升模型泛化性。
• 适用场景：数据增强、隐私保护模型训练。
• Github链接：https://github.com/treb0n/SynthFace

8. Few-Shot Face Dataset

• 来源：社区贡献
• 规模：少量样本（如每人5-10张）
• 特点：
  • 模拟小样本学习场景，支持元学习（Meta-Learning）算法验证。
• 适用场景：小样本人脸识别、快速适配新场景。
• Github链接：https://github.com/timesler/few-shot-face

五、视频与动态场景数据集：拓展应用边界

9. VoxCeleb

• 来源：牛津大学
• 规模：10万段名人演讲视频，1,251人
• 特点：
  • 包含真实背景噪声、头部运动，适合声纹-人脸跨模态识别。
  • 提供预处理后的音频与视频帧。
• 适用场景：跨模态识别、动态场景人脸追踪。
• Github链接：https://github.com/ox-vgg/voxceleb_trainer

10. YouTube Faces

• 来源：以色列理工学院
• 规模：3,425段视频，1,595人
• 特点：
  • 专注于视频中的人脸识别，支持帧级标注与时间序列分析。
• 适用场景：视频人脸识别、行为分析。
• Github链接：https://github.com/ywolf/YouTube-Faces

总结：如何选择适合的数据集？

1. 任务匹配：检测任务优先选Wider Face，验证任务选LFW或RFW。
2. 场景覆盖：跨年龄选CACD，遮挡场景选IJB-C。
3. 数据效率：小样本场景用Few-Shot Face，隐私场景用SynthFace。
4. 评估基准：参考数据集提供的官方协议（如LFW的10折验证），确保结果可复现。

未来趋势：随着多模态（如3D人脸、红外）与合成数据技术的发展，Github上将涌现更多细分场景的数据集。开发者需持续关注数据质量与伦理问题（如偏见消除），以构建更普惠的人脸识别系统。