十大GitHub开源人脸识别数据集：开发者必备资源指南

引言

人脸识别技术作为计算机视觉领域的核心分支，广泛应用于安防、支付、医疗等多个场景。然而，模型的性能高度依赖数据集的规模、多样性和标注质量。GitHub作为全球最大的开源社区，汇聚了大量高质量的人脸识别数据集，为开发者提供了丰富的训练资源。本文将精选10个GitHub上开源且实用的数据集，涵盖多场景、多民族、特殊条件（如口罩、遮挡）等需求，帮助开发者快速构建高效、鲁棒的人脸识别系统。

1. CelebA（CelebFaces Attributes Dataset）

GitHub仓库：https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans（原始数据集链接）
特点：

• 包含20万张名人面部图像，标注40种属性（如年龄、性别、表情、是否戴眼镜）。
• 数据分布均衡，覆盖不同光照、姿态和背景。
  适用场景：属性识别、年龄估计、表情分析。
  开发者建议：
• 适合训练多任务学习模型，例如同时检测人脸和识别属性。
• 示例代码（使用PyTorch加载数据）：
  ```python
  import torch
  from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.ToTensor(),
])
dataset = datasets.ImageFolder(root=’path_to_celeba’, transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

### 2. **LFW（Labeled Faces in the Wild）**
**GitHub仓库**：[https://github.com/davisking/dlib-models](https://github.com/davisking/dlib-models)（含数据集链接）  
**特点**：  
- 13,233张图像，5,749人，包含大量户外场景和复杂光照条件。  
- 提供人脸对齐工具和基准测试代码。  
**适用场景**：跨场景人脸验证、鲁棒性测试。  
**开发者建议**：  
- 结合Dlib库进行人脸检测和对齐，提升预处理效率。  
- 示例代码（使用Dlib加载数据）：  
```python
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
img = dlib.load_rgb_image('path_to_lfw_image.jpg')
faces = detector(img)
for face in faces:
    print(f"Face detected at {face}")

3. CASIA-WebFace

GitHub仓库：https://github.com/cleardusk/3DDFA_V2（含数据集链接）
特点：

• 10,575人，494,414张图像，覆盖亚洲、欧洲、非洲等多民族。
• 提供3D人脸模型和关键点标注。
  适用场景：跨种族人脸识别、3D重建。
  开发者建议：
• 结合3DDFA库进行3D人脸对齐，提升模型对姿态的鲁棒性。

4. Wider Face

GitHub仓库：https://github.com/wuyanglu/WiderFace
特点：

• 32,203张图像，393,703个人脸，标注尺度、姿态、遮挡和表情。
• 包含极端小脸（<10像素）和密集人群场景。
  适用场景：小目标检测、密集场景识别。
  开发者建议：
• 使用Faster R-CNN或RetinaNet等目标检测框架训练。

5. FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）

GitHub仓库：https://vis-www.cs.umass.edu/fddb/（官方链接）
特点：

• 2,845张图像，5,171个人脸，标注椭圆边界框。
• 提供连续帧视频数据，适合跟踪任务。
  适用场景：人脸检测基准测试、视频人脸跟踪。

6. RFW（Racial Faces in-the-Wild）

GitHub仓库：https://github.com/RFW-Benchmark/RFW
特点：

• 针对种族偏差问题设计，包含非洲、亚洲、高加索和印度四个种族。
• 每个种族约1万张图像，标注ID和属性。
  适用场景：公平性研究、跨种族人脸验证。
  开发者建议：
• 在训练时平衡种族分布，避免模型偏见。

7. MAFA（Masked Faces in the Wild）

GitHub仓库：https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset
特点：

• 30,811张图像，6,088人，标注口罩类型和遮挡程度。
• 覆盖室内外、不同光照和姿态。
  适用场景：口罩人脸检测、疫情期间应用。

8. IJB（IARPA Janus Benchmark）

GitHub仓库：https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/ijb-dataset-request-form（需申请）
特点：

• 包含IJB-A、IJB-B和IJB-C三个子集，覆盖视频、3D模型和跨年龄数据。
• 提供严格的评估协议。
  适用场景：高端人脸验证、跨媒体识别。

9. Celeb-DF

GitHub仓库：https://github.com/yu4u/celebf-datasets
特点：

• 5,939段深度伪造视频，标注真实/伪造标签。
• 用于检测AI生成的人脸。
  适用场景：反欺诈、深度伪造检测。

10. Multi-PIE（Multi-Pose, Illumination, and Expression）

GitHub仓库：https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/PIE/MultiPie/Multi-Pie/Home.html
特点：

• 337人，15视角，19光照条件，6种表情。
• 提供3D扫描数据。
  适用场景：多模态人脸识别、姿态不变性研究。

开发者实践建议

1. 数据增强：对小数据集使用旋转、缩放、噪声添加等增强技术。
2. 跨数据集训练：结合CelebA和CASIA-WebFace提升模型泛化能力。
3. 评估工具：使用LFW的基准测试代码或FDDB的评估协议。
4. 伦理合规：避免使用含隐私争议的数据集，优先选择学术开源资源。

结语

GitHub上的人脸识别数据集为开发者提供了从基础研究到工业落地的全方位支持。通过合理选择和组合这些数据集，开发者可以显著提升模型的鲁棒性、精度和公平性。未来，随着隐私计算和合成数据技术的发展，开源数据生态将更加丰富，推动人脸识别技术迈向更高水平。