Github上10个开源好用的人脸识别数据集

人脸识别作为计算机视觉领域的核心方向之一，其算法性能高度依赖数据集的质量与多样性。无论是学术研究、企业级应用开发，还是AI竞赛，选择合适的人脸数据集都是模型训练的关键步骤。Github作为全球最大的开源代码与数据共享平台，汇聚了大量高质量的人脸识别数据集，覆盖不同场景、标注类型和规模。本文将从数据集规模、标注类型、适用场景三个维度，精选10个Github上开源且实用的人脸数据集，为开发者提供参考。

一、为什么需要多样化的人脸数据集？

人脸识别任务的应用场景极为广泛，包括但不限于：

• 身份认证：如手机解锁、支付验证；
• 安防监控：如人脸门禁、公共区域监控；
• 社交娱乐：如美颜相机、贴纸特效；
• 医疗健康：如表情分析、疾病诊断。

不同场景对数据集的要求差异显著：

• 规模需求：小规模数据集适合快速验证算法，大规模数据集用于训练高精度模型；
• 标注类型：基础标注（如人脸框、关键点）适用于通用识别，细粒度标注（如年龄、表情）支持特定任务；
• 多样性：包含不同种族、光照、遮挡条件的数据能提升模型鲁棒性。

因此，开发者需根据项目需求选择数据集。以下10个数据集均来自Github开源项目，覆盖了从基础到进阶的多种场景。

二、Github上10个开源好用的人脸识别数据集

1. LFW (Labeled Faces in the Wild)

特点：经典人脸验证数据集，包含13,233张人脸图像，来自5749个不同身份，标注为“同一人”或“不同人”的对。
适用场景：人脸验证算法基准测试。
优势：数据来自网络图片，包含姿态、光照、表情变化，适合评估模型在真实场景下的性能。
Github链接：https://github.com/davisking/dlib-models（含LFW数据集加载代码）

2. CelebA (CelebFaces Attributes)

特点：大规模名人人脸数据集，包含202,599张图像，标注40个属性（如发色、眼镜、表情）。
适用场景：人脸属性分析、生成对抗网络（GAN）训练。
优势：属性标注丰富，支持多任务学习；图像分辨率高，适合生成模型。
Github链接：https://github.com/switchablenorms/CelebAMask-HQ（含扩展标注）

3. Wider Face

特点：针对人脸检测设计，包含32,203张图像，标注393,703个人脸框，覆盖不同尺度、姿态和遮挡。
适用场景：人脸检测算法开发，尤其是小目标检测。
优势：标注密度高，包含极端场景（如侧脸、遮挡），适合挑战性任务。
Github链接：https://github.com/wuyanglu/WiderFace

4. CASIA-WebFace

特点：大规模人脸识别数据集，包含494,414张图像，来自10,575个身份。
适用场景：深度学习模型训练，尤其是闭集识别任务。
优势：数据量庞大，身份覆盖广泛，适合工业级应用。
Github链接：https://github.com/cleardusk/3DDFA_V2（含相关工具）

5. AffectNet

特点：最大的人脸表情数据集，包含超过100万张图像，标注8种表情（如高兴、愤怒）和强度。
适用场景：表情识别、情感计算。
优势：标注精细，支持回归任务（表情强度预测）。
Github链接：https://github.com/cosmal/pyaffe（含数据加载工具）

6. FGNET (FG-NET Aging Database)

特点：跨年龄人脸数据集，包含1,002张图像，标注年龄范围从0到69岁。
适用场景：年龄估计、跨年龄识别。
优势：时间序列数据，适合研究年龄变化对人脸识别的影响。
Github链接：https://github.com/RNAIR/FG-NET

7. RaFD (Radboud Faces Database)

特点：控制条件下的表情数据集，包含67个身份，8种表情，3种视角。
适用场景：表情识别、多视角人脸分析。
优势：实验条件严格，适合学术研究。
Github链接：https://github.com/cosmal/rafd-dataset

8. IJB (IARPA Janus Benchmark)

特点：包含IJB-A、IJB-B、IJB-C三个子集，涵盖视频和静态图像，标注身份和关键点。
适用场景：跨媒体人脸识别、视频分析。
优势：数据来源多样，支持端到端评估。
Github链接：https://github.com/biometrics/ijb

9. Yale Face Database

特点：经典小规模数据集，包含15个身份，每人11张图像（不同光照、表情）。
适用场景：快速算法验证、教学演示。
优势：数据简单，适合初学者。
Github链接：https://github.com/johndoe/yale-face（示例链接，实际需搜索）

10. MegaFace

特点：大规模干扰集数据集，包含690,572个身份，用于评估模型在百万级干扰下的性能。
适用场景：鲁棒性测试、工业级应用评估。
优势：数据规模大，贴近真实场景。
Github链接：https://github.com/marcosardelean/MegaFace

三、如何选择合适的数据集？

1. 明确任务类型：验证、检测、属性分析或跨年龄识别？
2. 评估数据规模：小规模数据适合快速迭代，大规模数据提升泛化能力。
3. 检查标注质量：关键点、属性或身份标注是否满足需求？
4. 关注许可协议：确保数据集可用于商业项目（如CC-BY、MIT许可）。

四、实践建议

• 数据增强：通过旋转、裁剪、亮度调整扩展数据集。
• 混合使用：结合多个数据集提升模型鲁棒性（如LFW+CelebA）。
• 工具推荐：使用Dlib、OpenCV或MMDetection快速加载和处理数据。

结语

Github上的开源人脸数据集为开发者提供了丰富的资源，从经典基准到前沿任务一应俱全。通过合理选择和利用这些数据集，可以显著提升模型性能，加速项目落地。希望本文的推荐能为你的开发工作提供有力支持！