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

一次课程实验作业，用人脸数据集进行降维处理显示降维处理后的图像

CASIA-SURF数据集，包括了录制的视频、train、test、valid及其相应的标签，有需自取。以上数据由热心网友提供，我只是收集整理好，然后发布在网盘上，仅供学习交流使用，请勿用于商业途径或用于其他非法途径。上个版本https://download.csdn.net/download/weixin_36579947/12001076 链接已失效，现在加上去了，有需自取。

人脸多种属性、关键点标注数据集，包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。除了关键点之外，还有遮挡，姿态，妆容，光照， 模糊和表情等多种属性信息的标注。

在数据挖掘中，最难得的就是数据集。sci14年发表的一篇经典聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》里，用到了人脸聚类的数据集，并且用该算法聚得人脸的效果不错。这里便是该论文中用到的10个人，100张人脸抽取的特征向量。每一个文件表示一张人脸，从上到下，每十张属于一个类。

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别] 该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别] 该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别] 该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份数据。分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

CroppedYale人脸数据降维的MATLAB代码，使用PCA，SVD和MATLAB自带的PCA对比时间、准确度，可以直接运行。对比中心化给PCA带来的影响；对比PCA与SVD的异同；选取合适的维度k，并观察k个特征向量对应的图像；对比自己实现的PCA算法与matlab自带的PCA函数的性能

包含了1521幅分辨率为384x286像素的灰度图像。 每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。