Labeled Faces in the Wild是一个面部照片数据库，专为研究无约束人脸识别问题而设计。该数据集包含从网络收集的13,000多张面部图像。每张脸都标有图中人物的名字。图中的1680人在数据集中有两张或更多不同的照片。该数据集是在互联网上收集的着名人物的JPEG图片的集合。所有详细信息均可在官方网站上获得：http：//vis-www.cs.umass.edu/lfw/，每张照片都以一张脸为中心。每个通道的每个像素（RGB中的颜色）由浮点范围0.0-1.0编码。该任务称为面部识别（或识别）：给定面部图片，找到给定训练集（图库）的人的姓名。原始图像为250 x 250像素，但默认切片和调整大小参数会将它们减少到62 x 47。

使用opencv3.1中自带训练引擎，人脸识别数据集，里面包含一个自动获取文件名字并生成对应文本的C++程序

生成对抗网络，卡通人脸数据集

这个数据集由500个identity的约共7000张图片组成，这个数据集的特别之处在于对于每个人，它有10张正面图像和4张侧面图像，这对于想要做侧脸识别的同学还是很有帮助的

训练MTCNN人脸数据集

自然无限制各种场景下的多脸人脸检测，包含从Wild 数据集中的Faces获取的一组2845个图像中的5171个人脸的标注。

kaggle2019年已标注的人脸识别数据集，包括13233张250x250大小的人脸彩色图，图片来源是网络名人，每人多张，其中每张照片命名为“人名+序号”，（如Abdullah_Gul_0001），包括不同场景、表情、头部姿态、光照等，可作为野外真实场景下的人脸识别数据集。

彩色图，带有语义分割标注信息。

人脸数据集LaPa.tar.gz（test+val部分）；包含语义分割标注信息，彩色图片，图片大小大概是450*450像素。

彩色图，带有语义分割标注信息。