以下是对原资源文件介绍的另一种表述： "我们整理了一个堪称史上最全面的人脸数据集，这是我在毕业设计阶段针对人脸识别研究而精心收集的。该数据集包含多个知名的人脸库，如ORL、Yale、AT&T和MIT。其中，ORL库拥有多种尺寸的bmp和pgm格式人脸图像，共计1200幅；Yale库则包含了15个人的11幅bmp格式人脸图像，每幅图像尺寸为100100；MIT库更是囊括了2706幅bmp格式的人脸图像和4381幅非人脸图像，所有图像均为2020尺寸。如此丰富的人脸数据集，无疑将对您

To complement the disadvantages of the HFB database, we collect a larger database called CASIA NIR-VIS 2.0 database, in which the images are captured using the same device as the HFB database. Compared to HFB, NIR-VIS 2.0 has the following new features: The number of subjects in the NIR-VIS 2.0 database is 725, which is 3 times more than the HFB database. We define a group of specific protocols for performance evaluation. On the contrary, the protocols of the HFB database are unclear for perfor

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

一系列高品质的动漫人脸数据集

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。

2019.CVPR.C3AE Exploring the Limits of Compact Model for Age Estimation论文中使用的的FG-NET数据集。包含来自82个非名人对象的1,002张脸部图像，这些对象的光照，姿势和表情变化很大。 年龄范围是0到69（每个对象平均12张图像）。

如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。

对亚洲人脸数据集处理后添加口罩，每张图片大小为160*160，可以直接放入神经网络训练

基于matlab的表情识别代码2D-3D人脸数据集 2D WIDER FACE FACE NIST提供（IJB-B + FRVT（仅测试）） IARPA Janus Benchmark-B面部挑战（IJB-B）定义了八项挑战，应对拥挤图像的验证，识别，检测，聚类和处理。 IJB-B集包含67000个面部图像，7000个面部视频和10000个非面部图像，对此提供了支持。 空军 300瓦（LFPW + AFW + HELEN + IBUG） 马尔夫 FDDB（2009/10） 设计用于研究无约束人脸检测问题的人脸区域数据集。 该数据集包含从“野生”数据集中的“脸部”获取的2845张图像集中的5171个脸部的注释。 可以在下面的技术报告中找到更多详细信息。 VGGFace VGGFace2 数据集包含331万个9131个主题（身份）的图像，每个主题平均362.6个图像。 图片是从Google图片搜索中下载的，并且在姿势，年龄，光照，种族和职业（例如演员，运动员，政治人物）方面存在很大差异。收集数据集时要牢记三个目标：身份，以及每个身份的大量图像； （ii）涵盖各种姿势，年龄和种族； （iii

vs运行matlab代码 PCA_vs_NMF Compare the decomposition results of PCA and Non-negative Matrix Factorization (NMF) on Yale's faces dataset. PCA: 使用matlab自带的函数实现 NMF: 自己写了实现的代码 测试数据： 耶鲁大学的人脸数据库。考虑到可能有版权的问题，所以没有上传相应的数据，大家可以自己去相应的网站上下载。 结果： result_analysis.pdf中有给出我自己运行出的结果和相应的分析。