美国哥伦比亚大学高级数据库课件1

⼈脸识别数据集精粹（上）⼈脸识别数据集精粹（上）1. ⼈脸识别⼈脸检测和关键点检测都是⽐较底层的任务，⽽⼈脸识别是更⾼层的任务，它就是要识别出检测出来的⼈脸是谁，完成⾝份⽐对等任务，也是⼈脸领域⾥被研究最多的任务。

1.1 ⼈脸识别图⽚数据集(1) FERET发布于1993年⾄1996年，由FERET项⽬创建，包含14051张多姿态，不同光照的灰度⼈脸图像，每幅图中均只有⼀个⼈脸，在早期的⼈脸识别领域应⽤⾮常⼴泛。

(2) Yale与YALE BYale⼈脸数据库与YALE⼈脸数据库B分别发布于1997年和2001年，这是两个早期的灰度数据集。

Yale⼈脸数据库由耶鲁⼤学计算视觉与控制中⼼创建，包含15位志愿者的165张图⽚，包含光照、表情和姿态的变化。

后⾯将其拓展到YALE⼈脸数据库B，包含了10个⼈的5760幅多姿态，多光照的图像。

具体包括9个姿态、64种光照变化，在实验室严格控制的条件下进⾏。

虽然每个⼈的图像很多，但是由于采集⼈数较少，该数据库的进⼀步应⽤受到了⽐较⼤的限制。

(3) LFWLabeled Faces in the Wild（LFW）发布于2007年，是为了研究⾮限制环境下的⼈脸识别问题⽽建⽴，这是⽐较早期⽽重要的测试⼈脸识别的数据集，所有的图像都必须要能够被经典的⼈脸检测算法VJ算法检测出来。

该数据集包含5749个⼈的13233张全世界知名⼈⼠的图像，其中有1680⼈有2张或2张以上⼈脸图⽚。

它是在⾃然环境下拍摄的，因此包含不同背景、朝向、⾯部表情，且每个图像都被归⼀化到250×250⼤⼩。

(4) CAS-PEAL发布于2008年，CAS-PEAL数据集是中国科学院收集建⽴的，它主要是为了提供⼀个⼤规模的中国⼈脸数据集⽤于训练和评估对应东⽅⼈的算法，有灰度图和彩⾊图两个版本。

⽬前，CAS-PEAL⼈脸数据库由1040个⼈（595名男性和445名⼥性）的99594张图像组成，在特定环境下具有不同的姿势、表情、照明条件、表情以及是否佩戴眼镜等信息。