Github上10个开源好用的人脸识别数据集：开发者必备资源指南

人脸识别技术作为计算机视觉领域的核心方向，广泛应用于安防、金融、医疗、社交等多个场景。然而，模型的性能高度依赖训练数据的质量与多样性。对于开发者而言，获取高质量、标注规范且开源的人脸数据集是项目成功的关键。本文将聚焦Github平台，精选10个覆盖不同场景、分辨率和标注类型的开源人脸识别数据集，并分析其适用场景与使用建议，助力开发者高效构建人脸识别系统。

一、数据集选择的核心标准

在推荐具体数据集前，需明确评估数据集的四大核心维度：

1. 数据规模：样本数量直接影响模型泛化能力，建议选择万级以上数据集；
2. 标注质量：标注类型（人脸框、关键点、身份ID等）需与任务匹配；
3. 多样性：涵盖不同年龄、性别、光照、遮挡等条件；
4. 许可证：确保数据集可商用或符合项目需求（如CC-BY、MIT等）。

二、Github上10个开源人脸识别数据集详解

1. CelebA（CelebFaces Attributes Dataset）

链接：github.com/switchablenorms/CelebA
特点：

• 包含20万张名人人脸图像，标注40个属性（如发色、眼镜、表情等）；
• 提供5个关键点坐标（左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角）；
• 适用于人脸属性识别、关键点检测等任务。
  使用建议：
• 训练属性分类模型时，可利用属性标注构建多标签分类任务；
• 关键点检测任务需注意部分图像标注精度差异。

2. LFW（Labeled Faces in the Wild）

链接：vis-www.cs.umass.edu/lfw（Github镜像：github.com/rdneld/lfw-dataset）
特点：

• 13,233张图像，涵盖5,749个身份，每张图像标注姓名；
• 包含大量非约束场景（如侧脸、遮挡、低分辨率）；
• 常用作人脸验证（Face Verification）基准测试集。
  使用建议：
• 评估模型在真实场景下的鲁棒性；
• 需自行划分训练集与测试集（如使用LFW提供的标准协议）。

3. CASIA-WebFace

链接：github.com/yuleli/CASIA-WebFace
特点：

• 10,575个身份，共494,414张图像，覆盖亚洲、欧洲等多地区人脸；
• 提供身份ID标注，适用于人脸识别（Face Recognition）任务；
• 分辨率多为250×250像素。
  使用建议：
• 训练大规模人脸识别模型时，可作为基础数据集；
• 需注意部分身份样本数量不均衡问题。

4. Wider Face

链接：github.com/widerface/WiderFace
特点：

• 32,203张图像，标注393,703个人脸框，涵盖不同尺度、姿态和遮挡；
• 提供人脸框坐标及5种难度级别（Easy、Medium、Hard等）；
• 专为人脸检测（Face Detection）任务设计。
  使用建议：
• 训练鲁棒性人脸检测器时，可利用难度级别划分训练子集；
• 结合关键点标注数据集（如CelebA）可扩展为多任务学习。

5. FGNET（FGNET Aging Database）

链接：github.com/unibas-gravis/fgnet-aging-database
特点：

• 1,002张图像，涵盖82个身份，每个身份包含多年龄段照片；
• 标注年龄、性别及人脸框，适用于年龄估计（Age Estimation）任务；
• 图像分辨率较低（多为128×128像素）。
  使用建议：
• 年龄估计模型训练需结合其他高分辨率数据集；
• 可用于跨年龄人脸识别（Cross-Age Face Recognition）研究。

6. AFLW（Annotated Facial Landmarks in the Wild）

链接：github.com/cssartori/aflw
特点：

• 25,993张图像，标注21个关键点（含眼部、嘴部、轮廓等）；
• 覆盖不同姿态、表情和光照条件；
• 适用于关键点检测与三维人脸重建。
  使用建议：
• 关键点检测任务需注意部分图像标注点缺失；
• 可结合3DMM（3D Morphable Model）生成合成数据增强模型。

7. MegaFace

链接：github.com/macv/megaface
特点：

• 包含100万张干扰图像（Distractors）及672,057个身份；
• 专为大规模人脸识别测试设计，评估模型在百万级干扰下的性能；
• 需配合基准测试协议使用。
  使用建议：
• 评估模型在海量数据下的召回率与精度；
• 需自行下载原始数据集（Flickr-YFCC100M）并处理。

8. IJB-A（IARPA Janus Benchmark A）

链接：github.com/cv-dataset/ijb-a
特点：

• 500个身份，共5,712张图像和2,085段视频；
• 标注人脸框、关键点及身份ID，涵盖非约束场景；
• 提供标准测试协议（如1:1验证、1:N识别）。
  使用建议：
• 评估模型在视频帧与静态图像混合场景下的性能；
• 需注意数据集访问需申请权限。

9. BU-3DFE（BU-3D Facial Expression Database）

链接：github.com/zhenbohu/BU-3DFE
特点：

• 100个身份，每人25种表情（6种基本表情×4种强度+中性）；
• 提供3D扫描数据及2D投影图像，适用于表情识别（Facial Expression Recognition）；
• 包含年龄、性别等元数据。
  使用建议：
• 训练表情分类模型时，可利用3D数据生成多视角样本；
• 需注意数据集仅限学术研究使用。

10. Multi-PIE（CMU Multi-PIE Face Database）

链接：github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/multi-pie
特点：

• 337个身份，涵盖15种视角、19种光照条件及4种表情；
• 提供高分辨率图像（3072×2048像素）及3D关键点；
• 适用于多模态人脸识别（如结合2D与3D信息）。
  使用建议：
• 训练跨视角人脸识别模型时，可利用多视角数据增强；
• 需注意数据集访问需签署协议。

三、数据集使用实践建议

1. 数据增强：对小规模数据集，可通过旋转、缩放、添加噪声等方式扩展数据；
2. 跨数据集训练：结合多个数据集（如CelebA+CASIA-WebFace）提升模型泛化能力；
3. 标注校验：使用工具（如LabelImg、CVAT）检查标注准确性，避免噪声数据影响模型；
4. 许可证合规：下载前确认数据集许可（如CC-BY-NC仅限非商业用途）。

四、总结

Github作为开源社区的核心平台，汇聚了大量高质量人脸识别数据集。开发者可根据任务需求（如检测、识别、属性分析）选择合适的数据集，并结合数据增强与跨数据集训练策略优化模型性能。未来，随着隐私计算技术的发展，合成数据集与联邦学习框架或将进一步降低数据获取门槛，推动人脸识别技术的普惠化应用。