ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。 此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。 每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。在每一个目录所选受试者的10

自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中，传统LBP 算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。

基于PCA算法的Matlab人脸识别算法，本压缩包里面含有ORL人脸库，matlab源代码（可运行），pdf文档介绍

40个人，每个人10张人脸图像，格式为pgm格式，用来测试特征脸算法的，由于人脸差异不是很大所以识别率较高。

原始的ORL人脸库，包含40个人400张图片，每张大小是92x112x3。

ORL人脸数据库，数据库中包含四十个人，每个人有十张不同的人脸照片，共四十张人脸。提供三种格式的数据库，分别为JPG格式，BMP格式和PGM格式，每种格式都拥有全部人脸数据图像。

用于本项目的人脸模型 ，已经训练好，用。xml文件存储

ORL数据库共有400幅人脸图像(40人， 每人1O幅， 大小为112像素x92像素)，人物以 s1-s40 的形式命名。该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的 变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。

本文件是快速PCA提取特征（降维）的matlab代码，人脸库需自行下载，可用于人脸识别的研究使用。

orl，，pgm格式，，orl人脸数据库下载