Github上10个开源好用的人脸识别数据集推荐

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。而高质量的数据集是训练高效人脸识别模型的基础。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。本文将从数据规模、标注类型、应用场景等维度，精选10个Github上开源且实用的人脸识别数据集，为开发者提供从基础研究到实际落地的数据支持。

数据集选择标准

在推荐数据集前，需明确选择标准：

1. 开源性：数据集需基于MIT、CC-BY等开源协议，允许免费商用或学术使用。
2. 数据质量：标注准确率高，包含人脸框、关键点、身份ID等核心信息。
3. 多样性：覆盖不同年龄、性别、种族、光照、遮挡等场景。
4. 实用性：支持主流人脸识别任务（如人脸检测、特征提取、活体检测等）。

10个开源人脸识别数据集详解

1. CelebA（CelebFaces Attributes Dataset）

• 链接：https://github.com/switchablenorms/CelebA
• 特点：
  • 包含20万张名人面部图像，每张标注40个属性（如发色、眼镜、表情等）。
  • 提供5个关键点坐标和身份ID，支持人脸属性识别、关键点检测等任务。
• 适用场景：
  • 人脸属性分析（如年龄估计、表情识别）。
  • 关键点检测模型训练。
• 操作建议：
  • 使用dlib或OpenCV加载图像，结合属性标签进行多任务学习。
  • 示例代码：

    import cv2
    import pandas as pd
    # 假设已下载CelebA的标注文件Anno/list_attr_celeba.txt
    attr_df = pd.read_csv('Anno/list_attr_celeba.txt', sep='\s+', skiprows=1)
    # 加载单张图像
    img = cv2.imread('images/000001.jpg')

2. LFW（Labeled Faces in the Wild）

• 链接：https://github.com/davidsandberg/facenet/tree/master/data/lfw
• 特点：
  • 包含13,233张图像，覆盖5,749个身份，每张图像标注姓名和人脸框。
  • 广泛用于人脸验证（Face Verification）任务。
• 适用场景：
  • 跨场景人脸识别（如不同光照、角度下的识别）。
  • 模型泛化能力测试。
• 操作建议：
  • 使用facenet等框架进行人脸对齐和特征提取。
  • 示例代码：

    from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1
    mtcnn = MTCNN()
    img = cv2.imread('lfw/Aaron_Eckhart/Aaron_Eckhart_0001.jpg')
    face = mtcnn(img)  # 对齐后的人脸

3. CASIA-WebFace

• 链接：https://github.com/yxu0213/CASIA-WebFace
• 特点：
  • 包含10,575个身份的494,414张图像，覆盖亚洲人脸数据。
  • 提供身份ID和人脸框标注。
• 适用场景：
  • 亚洲人脸识别模型训练。
  • 大规模数据集下的模型优化。
• 操作建议：
  • 结合ArcFace等损失函数进行训练。
  • 示例代码：

    # 假设已下载CASIA-WebFace的txt标注文件
    with open('CASIA-WebFace/train.txt') as f:
        lines = f.readlines()  # 每行格式：path id

4. WiderFace

• 链接：https://github.com/wuyanglu/WiderFace-Evaluation
• 特点：
  • 包含32,203张图像，标注393,703个人脸框，覆盖不同尺度、遮挡和姿态。
  • 提供人脸框、关键点和遮挡级别标注。
• 适用场景：
  • 小目标人脸检测（如远距离人脸）。
  • 遮挡场景下的鲁棒性测试。
• 操作建议：
  • 使用RetinaFace或YOLOv5-Face进行检测。
  • 示例代码：

    import retinaface
    detector = retinaface.RetinaFace()
    faces = detector.detect('widerface/0--Parade/0_Parade_marchingband_1_849.jpg')

5. MS-Celeb-1M

• 链接：https://github.com/MS-Celeb-1M-Challenge
• 特点：
  • 包含10万身份的1,000万张图像，覆盖全球名人数据。
  • 提供身份ID和人脸框标注。
• 适用场景：
  • 超大规模人脸识别模型训练。
  • 跨种族人脸识别。
• 操作建议：
  • 使用分布式训练框架（如Horovod）处理海量数据。
  • 示例代码：

    # 假设已下载MS-Celeb-1M的索引文件
    with open('ms1m/identity_CelebA.txt') as f:
        id_list = f.readlines()  # 每行一个身份ID

6. FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）

• 链接：https://github.com/pdollar/coco/tree/master/results/FDDB-results
• 特点：
  • 包含2,845张图像，标注5,171个人脸框，以椭圆形式标注。
  • 用于人脸检测算法的基准测试。
• 适用场景：
  • 椭圆人脸框检测。
  • 检测算法性能对比。
• 操作建议：
  • 将椭圆标注转换为矩形框后使用。
  • 示例代码：

    import numpy as np
    # 假设已解析FDDB的椭圆标注文件
    ellipse = {'major_axis': 100, 'minor_axis': 50, 'angle': 0, 'center': (50, 50)}
    # 转换为矩形框
    x1, y1 = ellipse['center'][0] - ellipse['major_axis']/2, ellipse['center'][1] - ellipse['minor_axis']/2
    x2, y2 = ellipse['center'][0] + ellipse['major_axis']/2, ellipse['center'][1] + ellipse['minor_axis']/2

7. AFLW（Annotated Facial Landmarks in the Wild）

• 链接：https://github.com/cssartori/aflw
• 特点：
  • 包含2.5万张图像，标注21个关键点。
  • 覆盖不同头部姿态和表情。
• 适用场景：
  • 关键点检测模型训练。
  • 3D人脸重建。
• 操作建议：
  • 使用68点模型转换工具将21点扩展为68点。
  • 示例代码：

    import scipy.io as sio
    mat = sio.loadmat('aflw/aflw_output.mat')  # 加载.mat格式标注

8. IJB-C（IARPA Janus Benchmark-C）

• 链接：https://github.com/NIST-MCT/IJB-C
• 特点：
  • 包含3,531个身份的31,334张图像和视频帧，标注人脸框、关键点和质量评分。
  • 用于人脸识别和活体检测的混合测试。
• 适用场景：
  • 视频人脸识别。
  • 活体检测算法测试。
• 操作建议：
  • 结合OpenCV的视频处理模块进行帧级分析。
  • 示例代码：

    cap = cv2.VideoCapture('ijbc/video.mp4')
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        # 在frame上进行人脸检测

9. MegaFace

• 链接：https://github.com/marcosvco/MegaFace
• 特点：
  • 包含672,057个身份的470万张图像，用于百万级干扰项下的人脸识别测试。
  • 提供身份ID和人脸框标注。
• 适用场景：
  • 模型在海量干扰项下的识别能力测试。
  • 排行榜挑战（如MegaFace Challenge）。
• 操作建议：
  • 使用InsightFace等框架进行特征提取和比对。
  • 示例代码：

    from insightface.app import FaceAnalysis
    app = FaceAnalysis()
    app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
    faces = app.get('megaface/000001.jpg')  # 返回检测和特征

10. RFW（Racial Faces in the Wild）

• 链接：https://github.com/RFW-Dataset/RFW
• 特点：
  • 包含4个种族（非洲、亚洲、高加索、印度）的1.2万对图像，用于公平性测试。
  • 标注身份ID和人脸框。
• 适用场景：
  • 跨种族人脸识别公平性研究。
  • 模型偏见分析。
• 操作建议：
  • 结合FairFace等公平性评估工具进行分析。
  • 示例代码：

    import pandas as pd
    rfw_df = pd.read_csv('RFW/meta.csv')  # 加载种族和身份标注

总结与建议

1. 数据集选择：根据任务需求（如检测、识别、活体检测）和场景（如亚洲人脸、小目标）选择合适的数据集。
2. 数据增强：结合Albumentations等库进行光照、旋转、遮挡增强，提升模型鲁棒性。
3. 评估指标：使用mAP（检测）、TAR@FAR（识别）等指标进行量化评估。
4. 开源工具：推荐使用MMDetection、InsightFace等框架加速开发。

通过合理利用这些开源数据集，开发者可以高效训练出高性能的人脸识别模型，推动技术在实际场景中的落地。