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之一，广泛应用于安防、支付、社交娱乐等多个场景。而高质量的数据集是训练和优化人脸识别模型的关键。Github作为全球最大的开源社区，汇聚了大量优质的人脸识别数据集资源。本文将系统梳理10个Github上开源且实用的人脸识别数据集，从数据规模、标注类型、应用场景等维度进行详细分析，帮助开发者快速选择适合自身需求的数据集。

1. LFW (Labeled Faces in the Wild)

数据规模：13,233张人脸图像，覆盖5,749个不同身份。
标注类型：身份标签（每张图像对应一个身份ID）。
特点：LFW是学术界最经典的人脸识别数据集之一，其图像来源于互联网，包含不同光照、姿态、表情和遮挡条件下的真实场景人脸。数据集提供了标准的测试协议（如10折交叉验证），常用于评估模型在无约束条件下的识别性能。
适用场景：学术研究、模型基准测试。
Github链接：https://github.com/davisking/dlib-data（包含LFW数据集的预处理版本）

2. CelebA (CelebFaces Attributes Dataset)

数据规模：202,599张名人人脸图像，覆盖10,177个身份。
标注类型：40个二进制属性标签（如是否戴眼镜、是否微笑等）。
特点：CelebA不仅提供了大规模的人脸图像，还标注了丰富的面部属性信息，支持人脸识别、属性预测、人脸生成等多任务学习。数据集图像质量较高，且包含多样化的姿态和表情。
适用场景：多任务人脸分析、人脸属性编辑。
Github链接：https://github.com/switchablenorms/CelebA

3. CASIA-WebFace

数据规模：494,414张人脸图像，覆盖10,575个身份。
标注类型：身份标签。
特点：CASIA-WebFace由中国科学院自动化研究所发布，是国内最大的人脸识别数据集之一。其图像来源于互联网，覆盖不同年龄、性别和种族的人脸，适合训练鲁棒性较强的人脸识别模型。
适用场景：大规模人脸识别模型训练。
Github链接：https://github.com/cleardusk/3DDFA_V2（包含CASIA-WebFace的引用和预处理代码）

4. MS-Celeb-1M

数据规模：约1000万张人脸图像，覆盖10万个身份。
标注类型：身份标签和少量属性标签。
特点：MS-Celeb-1M是微软发布的大规模人脸识别数据集，其图像来源于搜索引擎，覆盖全球范围内的名人。数据集规模庞大，但存在一定噪声（如重复图像、错误标签），需进行预处理。
适用场景：超大规模人脸识别模型预训练。
Github链接：https://github.com/MS-Celeb-1M-Challenge（官方挑战赛仓库）

5. MegaFace

数据规模：包含100万张干扰图像（用于测试集）和672,057张人脸图像（训练集）。
标注类型：身份标签。
特点：MegaFace专注于评估人脸识别模型在百万级干扰下的识别性能，其测试集包含100万张非目标人脸图像，用于模拟真实场景中的混淆情况。数据集常用于评估模型的扩展性和鲁棒性。
适用场景：模型鲁棒性测试、百万级干扰场景评估。
Github链接：https://github.com/marcosverde/MegaFace（第三方实现）

6. Wider Face

数据规模：32,203张图像，包含393,703个人脸标注。
标注类型：边界框标注（人脸位置）。
特点：Wider Face专注于人脸检测任务，其图像覆盖不同尺度、姿态、遮挡和表情的人脸，且标注了详细的人脸位置信息。数据集分为简单、中等和困难三个难度级别，适合评估人脸检测模型的性能。
适用场景：人脸检测模型训练与评估。
Github链接：https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation（评估工具）

7. FG-NET

数据规模：1,002张人脸图像，覆盖82个身份。
标注类型：年龄标签（每张图像对应一个年龄值）。
特点：FG-NET是专门用于年龄估计的人脸数据集，其图像覆盖不同年龄阶段的人脸，且标注了精确的年龄信息。数据集常用于评估模型在年龄估计任务上的性能。
适用场景：年龄估计、跨年龄人脸识别。
Github链接：https://github.com/RuixiaZhang/FG-NET（第三方引用）

8. AFLW (Annotated Facial Landmarks in the Wild)

数据规模：25,993张人脸图像。
标注类型：21个面部关键点标注。
特点：AFLW专注于面部关键点检测任务，其图像来源于互联网，覆盖不同姿态、表情和遮挡条件下的人脸，且标注了详细的面部关键点信息。数据集适合训练和评估面部关键点检测模型。
适用场景：面部关键点检测、人脸对齐。
Github链接：https://github.com/patrikhuber/aflw（官方仓库）

9. IJB (IARPA Janus Benchmark)

数据规模：包含IJB-A、IJB-B和IJB-C三个子集，共覆盖约5,000个身份。
标注类型：身份标签、边界框标注、视频帧标注。
特点：IJB系列数据集由美国IARPA机构发布，专注于无约束条件下的人脸识别任务。其图像和视频来源于真实场景，包含不同光照、姿态和遮挡条件下的人脸，且标注了丰富的信息。数据集常用于评估模型在真实场景下的性能。
适用场景：真实场景人脸识别、视频人脸识别。
Github链接：https://github.com/biometrics/ijb（官方挑战赛仓库）

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

数据规模：29,672张人脸图像。
标注类型：7种基本表情标签（如高兴、悲伤、愤怒等）。
特点：RAF-DB专注于面部表情识别任务，其图像来源于互联网，覆盖不同年龄、性别和种族的人脸，且标注了精确的表情信息。数据集适合训练和评估面部表情识别模型。
适用场景：面部表情识别、情感分析。
Github链接：https://github.com/kaiwang960112/RAF-DB（官方仓库）

数据集选择建议

1. 任务导向：根据具体任务（如人脸识别、检测、属性预测）选择对应的数据集。
2. 数据规模：大规模数据集（如MS-Celeb-1M）适合预训练，小规模数据集（如LFW）适合微调或测试。
3. 标注质量：优先选择标注准确、信息丰富的数据集（如CelebA、AFLW）。
4. 场景匹配：若需模拟真实场景，可选择IJB或Wider Face等无约束数据集。

结语

Github上的人脸识别数据集资源丰富，覆盖不同场景和任务需求。通过合理选择和利用这些数据集，开发者可以快速构建高效的人脸识别模型，推动技术在更多领域的落地应用。希望本文的梳理能为开发者提供有价值的参考。