目前全球范围内最大最干净的人脸数据集Glint360K。该数据集包含36万类别的1800万张图像，不论是类别数还是图像数，都比目前最大的人脸开源数据集【MS1MV2】大3倍以上

常用的人脸识别数据集

共39个文件夹，数千张用于训练的图片。 欢迎用于科研和学习使用。 当时也是找了好久，1积分意思一下。

包括ORL人脸库、Yale人脸库、AT&T人脸库及MIT人脸库。ORL人脸库中包括23*28的bmp格式的400幅人脸、92*112的bmp格式及pgm格式的各400幅人脸；Yale人脸库中包括100*100的bmp格式的15个人的人脸，每个人11幅图像；MIT人脸库中包括人脸20*20的bmp格式2706幅图及非人脸20*20的bmp格式4381幅图

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.

筛选处理过的数据集，带标签，共有40个人每人10张图片，非官方GIF，而是一张一张的人脸图片

我们的脸部数据库（以前的'ORL脸部数据库'）包含一组1992年4月至1994年4月在实验室拍摄的脸部图像。该数据库用于与 剑桥大学工程部 言语，视觉和机器人小组合作开展的面部识别项目。 每个40个不同的主题有10个不同的图像。对于某些科目，图像是在不同的时间拍摄的，改变了照明，面部表情（开放/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。所有图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的，拍摄对象处于直立的正面位置（对某些侧面运动具有宽容度）。可以使用面部数据库的预览图像。 这些文件采用PGM格式，可以使用'xv'程序方便地在UNIX（TM）系统上查看。每幅图像的大小为92×112像素，每像素有256个灰度级。这些图像被组织在40个目录中（每个主题一个），它们具有表单的名称 sX，其中X表示主题编号（介于1和40之间）。在这些目录的每一个中，该主题有十个不同的图像，其具有该形式的名称 Y.pgm，其中Y该主题的图像编号（在1和10之间）。

kaggle2018年人脸识别数据集，一共22张彩色人脸图，包括10位志愿者，包括不同光照变化、头部姿态。

压缩包里有三个文件，一个是裁剪过的165张jpg图像构成的文件夹，一个是32x32大小的mat文件，还有一个是64x64大小的mat文件。注意：这个数据集不是Yale B，也不是Extended Yale B数据集！