Github精选：10大开源人脸识别数据集指南

引言

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、支付、医疗、社交等多个场景。其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，为开发者提供了低成本、高效率的训练资源。本文将系统梳理10个Github上开源且好用的人脸识别数据集，涵盖不同场景、标注类型和规模，帮助开发者快速选择适合自身需求的数据集。

数据集选择标准

在推荐数据集前，需明确评估维度：

1. 规模：样本数量直接影响模型泛化能力；
2. 多样性：包括年龄、性别、种族、光照、角度等维度；
3. 标注质量：人脸框、关键点、属性标签的准确性；
4. 场景覆盖：是否包含遮挡、模糊、极端表情等复杂场景；
5. 开源协议：是否允许商业使用（如CC BY 4.0、MIT等）。

10个Github开源人脸识别数据集详解

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，10,177个身份
• 标注：40个属性标签（如年龄、表情、眼镜）、5个人脸关键点
• 特点：高分辨率（平均218×178像素），属性标签丰富，适合属性识别、关键点检测等任务。
• 应用场景：明星脸识别、美颜算法开发、情感分析。
• Github链接：github.com/switchablenorms/CelebA（示例链接，实际需替换）

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张图片，5,749个身份
• 标注：仅身份标签，无关键点或属性
• 特点：经典基准数据集，包含自然场景下的人脸（如光照变化、姿态变化），适合验证算法在无约束条件下的性能。
• 应用场景：人脸验证（1:1比对）、模型基准测试。
• Github链接：github.com/davisking/dlib-models（含LFW数据集下载）

3. CASIA-WebFace

• 来源：中国科学院自动化研究所
• 规模：49万张图片，10,575个身份
• 标注：仅身份标签
• 特点：亚洲人脸为主，规模大，适合训练高精度人脸识别模型。
• 应用场景：安防监控、支付验证。
• Github链接：github.com/yule-li/CASIA-WebFace

4. MegaFace

• 来源：华盛顿大学
• 规模：100万张干扰图片，690,572个身份
• 标注：身份标签
• 特点：专注于大规模干扰集测试，评估模型在百万级干扰下的鲁棒性。
• 应用场景：高精度人脸检索（1:N比对）。
• Github链接：github.com/marcosende/MegaFace

5. WiderFace

• 来源：香港中文大学
• 规模：32,203张图片，393,703个人脸框
• 标注：人脸框、5种尺度标签（极小、小、中、大、超大）
• 特点：包含极端尺度、遮挡、姿态变化的人脸，适合检测算法训练。
• 应用场景：监控摄像头人脸检测、无人机航拍人脸识别。
• Github链接：github.com/widerface/widerface

6. FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）

• 来源：马萨诸塞大学阿默斯特分校
• 规模：2,845张图片，5,171个人脸
• 标注：椭圆人脸框、遮挡等级
• 特点：专注于遮挡人脸检测，提供连续评分基准。
• 应用场景：口罩人脸检测、部分遮挡场景优化。
• Github链接：github.com/fdbbenchmark/fddb

7. AFLW（Annotated Facial Landmarks in the Wild）

• 来源：德国马克斯·普朗克研究所
• 规模：2.5万张图片，2.1万个标注人脸
• 标注：21个人脸关键点、3D姿态估计
• 特点：包含大角度姿态（±90°）的人脸，适合3D人脸重建。
• 应用场景：AR美颜、3D头像生成。
• Github链接：github.com/patrikhuber/aflw

8. IJB-A（IARPA Janus Benchmark A）

• 来源：美国国家标准与技术研究院（NIST）
• 规模：5,712张图片/视频，500个身份
• 标注：人脸框、关键点、质量评分（如模糊度）
• 特点：包含视频帧和静态图片混合数据，评估跨模态识别能力。
• 应用场景：视频监控人脸识别、动态场景适配。
• Github链接：github.com/usnistgov/ijb-a

9. RAF-DB（Real-world Affective Faces Database）

• 来源：清华大学
• 规模：3万张图片，7种基本表情
• 标注：表情标签、强度评分
• 特点：自然场景下采集，表情标注精细，适合情感分析。
• 应用场景：心理健康监测、人机交互。
• Github链接：github.com/RAF-DB/RAF-DB

10. Celeb-DF（Celeb DeepFake）

• 来源：新加坡国立大学
• 规模：1,000个真实视频，5,639个伪造视频
• 标注：真实/伪造标签、伪造类型（如换脸、表情操控）
• 特点：专注于深度伪造检测，提供高质量伪造样本。
• 应用场景：反欺诈、内容真实性验证。
• Github链接：github.com/yu4u/Celeb-DF

开发者建议

1. 数据集选择策略：

   • 学术研究：优先选择标注丰富（如CelebA、AFLW）或场景复杂（如WiderFace）的数据集；
   • 商业落地：关注规模大（如CASIA-WebFace）、协议宽松（如MIT）的数据集；
   • 特定场景：如安防选IJB-A，反欺诈选Celeb-DF。

2. 数据增强技巧：

   • 使用albumentations库进行几何变换（旋转、缩放）、色彩扰动（亮度、对比度）；
   • 合成遮挡（如随机黑块）模拟FDDB场景。

3. 开源协议注意事项：

   • CC BY 4.0允许商用但需署名；
   • 避免使用仅限学术用途的数据集（如部分NIST数据集）。

结论

Github上的人脸识别数据集覆盖了从基础识别到复杂场景的全链条需求。开发者应根据任务类型（检测、识别、属性分析）、数据规模和标注需求综合选择。未来，随着隐私计算（如联邦学习）的发展，去中心化数据集共享或成为新趋势。