GENKI 数据集于 2009 年由加利福尼亚大学的机器概念实验室收集发布。收集自网络人脸图，包含7172位 11159 张图像，分为 “笑” 和 “不笑” 两种，每个图片的人脸的尺度大小，姿势，光照变化，头的转动等都不一样，专门用于做笑脸识别。

LFW人脸数据库的简介 LFW (Labled Faces in the Wild)人脸数据集：是目前人脸识别的常用测试集，其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度会增大，尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现，对这些多人脸图像仅选择中心坐标的人脸作为目标，其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。

数据集中的人脸均由StyleGAN生成。 所有图片为 1024*1024的高清生成图片，各数据集间的图片没有重复。 目前包含：男性 /女性 /黄种人 /中国姑娘 /小孩 /成人 /老人 /戴眼镜和有笑容的人脸数据集。

大概五千个人脸数据集，基本都是一些名人，数量不一。 里面两个压缩包 all:是每个名人只有一张图片，放在一个文件里，大概五千多张，jpg格式，大小十几kb（自己处理的） 另外的压缩包是官方的，数量不一，五千多个文件夹 地址：https://www.kaggle.com/atulanandjha/lfwpeople

2014年李子青实验室公开的人脸识别数据集，数据集收集自网络人脸图片，包含10575个人494414张图。 数据集介绍：https://alberthg.github.io/2018/04/16/CASIA-WebFace-简介/

cofw人脸数据集，有遮挡的人脸数据集，包含训练和测试数据集，可用于人脸识别，下载非常方便，是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了，这一点挺方便的。

深度学习必用人脸数据集，该数据集共60人，每个人采集了500张正面各种姿态的图片，大小为128*128,直接利用笔记本的前置摄像头拍摄，是为了训练人脸识别专门搭建的数据集，人脸质量较好。

数据集可用于训练识别性别的神经网络

CelebA是CelebFaces Attribute的缩写，意即名人人脸属性数据集，其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，CelebA由香港中文大学开放提供，广泛用于人脸相关的计算机视觉训练任务，可用于人脸属性标识训练、人脸检测训练以及landmark标记等 由于文件太大，所以分两个文件上传，，一个文件100,000图片，另一个102，599张图片，都在我的数据中

CelebA是CelebFaces Attribute的缩写，意即名人人脸属性数据集，其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，CelebA由香港中文大学开放提供，广泛用于人脸相关的计算机视觉训练任务，可用于人脸属性标识训练、人脸检测训练以及landmark标记等 由于文件太大，所以分两个文件上传，，一个文件100,000图片，另一个102，599张图片，都在我的数据中