包含yale/ORL/MIT/AT&T人脸库

最全人脸数据集，包含ORL数据集、AR数据集、LFW数据集、亚洲人脸数据集facev5、face_160数据集，处理好的160x160格式，以及64x64格式数据集，可供人脸识别使用。

从大型图像数据库中识别对象，基于直方图的方法在过去十年中已被证明是简单和有用的。 最初，这个想法是基于 swain [1] 推出的颜色直方图。 该算法介绍了我们提出的技术的第一部分，称为“直方图处理人脸识别”[2] 对于训练，使用具有 256 个灰度级的灰度图像。 首先，计算每个灰度级的频率并将其存储在向量中以供进一步处理。 其次，计算来自存储向量的连续九个频率的平均值，并将其存储在另一个向量中，以备以后在测试阶段使用。 该均值向量用于计算训练图像和测试图像的均值之间的绝对差异。 最后，找到的最小差异标识与测试图像匹配的类。 识别准确率为 99.75%（只有一个不匹配，即对象 17 的第 4 个图像识别失败） [1] MJ Swain 和 DH Ballard，“通过颜色直方图进行索引”，第三届计算机视觉国际会议 (ICCV) 会议录，第 390-393 页，日本大阪，1990 年。

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ORL人脸数据集共包含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。

orl_faces_original.rar pgm人脸数据集，该数据集共包含40个不同人的人脸图像，每个人有10张图像，一共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。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。每张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。

其是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建原下载位置：http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html