MUCT Dataset 是一个人脸数据库，主要用于身份鉴定，该数据集由 3755 张人脸图像组成，图片格式为 JPG，其中每张图像包含 76 个点的地标，地标文件分为 CSV、RDA 和 Shape 三种格式，该数据集在种族、年龄等方面表现出极大的多样性。 MUCT Dataset 由开普敦大学于 2010 年发布，主要发布人为 Stephen Milborrow、John Morkel 和 Fred Nicolls，相关论文有《The MUCT Landmarked Face Database》。

人多个脸数据集，包含从多个人脸数据库上下载的资源，以及一小部分自己整理的bmp类型的人脸图像。可用于人脸检测与定位测试，肤色检测等。

AT&T/ORL人脸数据库，40人每人10张图片，112*92尺寸。适用于人脸识别算法等。压缩包内已经有规律的命名，方便调用。

各种像素的AR人脸数据库，28x20，15x12，33x30，120x65，126 people (over 4,000 color images). Different facial expressions, illumination conditions and occlusions. Two sessions per person (2 different days).

这是我们实验室一直使用的AR人脸数据库，不是图像的形式,是mat格式的。这是把原来大小为60*60的图像变成一列组成的。一共有119类，每类有26个样本。这个数据库适合人脸识别研究。我们直接用PCA或LDA对数据库进行操作。

人脸数据库，包含5765个人的共13233张人脸图片

CAS-PEAL-R1 人脸数据库

50个男性50个女性的每人26张图片，共计2600张人脸图片.

人脸识别仿真,提取ORL人脸数据库的协方差矩阵S的特征值和特征向量,通过PCA降维后人脸识别+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

利用keras搭建学习模型，学习人脸表情数据库，在视频流上利用OpenCV人脸识别模型采集人脸，并根据人脸表情进行分类，代码含有数据集，软件利用Python开发