人脸识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过分析和识别图像中的人脸来实现身份确认或验证。在本资源"人脸识别数据集.rar"中，包含了三个著名的人脸识别数据集：ORL、FERET和GT。这些数据集为研究者提供了大量的人脸图像，用于训练和测试人脸识别算法，促进了技术的发展。 1. ORL（Oxford RobotLab）数据集： ORL数据集由剑桥大学的机器人实验室创建，包含40个不同个体的10张不同表情和光照条件下的面部图像。每个个体的照片是在不同的时间拍摄的，展示了人脸的多样性。这个数据集常用于初步的人脸识别算法开发，因为它的小规模使得它易于处理，但同时也限制了其在复杂场景中的泛化能力。 2. FERET数据集： FERET是美国国防高级研究计划局(DARPA)资助的一个项目，其数据集包含超过14,000张面部图像，涵盖了大约1,200个不同的个体。该数据集提供多角度、多光照条件以及不同表情的人脸图像，使得它成为人脸识别研究的基准。FERET数据集分为多个子集，便于进行交叉验证和性能评估，对于测试人脸识别算法的鲁棒性和准确性至关重要。 3. GT（Generic Training）数据集： GT数据集通常是指用于人脸识别的一般性训练数据集，可能包括各种来源的面部图像，如公开数据库、社交媒体等。由于没有给出具体信息，我们无法详细了解这个数据集的规模和特性。然而，一个通用训练数据集通常会包含大量不同个体、表情、光照、遮挡和年龄等多种因素，旨在帮助算法学习更广泛的面部特征，提高在实际应用中的表现。 使用这些数据集，研究者可以探索和比较多种人脸识别方法，如基于特征提取的传统方法（如PCA、LDA）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络CNN）。同时，数据集也是评估算法在人脸识别任务上的性能的关键，包括验证率、识别率和误报率等指标。 在进行人脸识别研究时，需要注意保护个人隐私，确保数据的合规使用。此外，随着技术的发展，越来越多的大型数据集如MS-Celeb-1M和CelebA等出现，提供了更为复杂的挑战，如大规模的类别和噪声处理。这些数据集推动了深度学习模型在人脸识别领域的应用，使得人脸识别技术在安全、监控、社交媒体等多个领域得到广泛应用。

关于FERET人脸数据库中的图像转化为MAT文件，其中MAT文件里面包括训练集（traindata）、训练标签（trainlabel）、测试集（testdata）、测试标签（testlabel）和分类总数（nclass）。

ar人脸数据库，经典的人脸库，用于人脸检测与识别。

人脸识别 本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个

1993年，美国国防部高级研究项目署（Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology）项目组，建立了FERET人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。

FERET人脸数据库 第二部分数据，与第一部分独立。

用于处理图像中标记粒子的 Feret 直径的两个函数。 函数 imFeretDiameter 计算每个指定方向的 Feret 直径。 最大直径可以通过计算结果的最大值来获得。 函数 imOrientedBox 计算多个方向的 Feret 直径，并保持产生最小面积包围矩形的方向。 函数 drawOrientedBox 可用于可视化结果。 两种功能都可以轻松地适应于一组要点。

史上最全的人脸库，自己毕业设计时做人脸识别时收集的，包括ORL人脸库、Yale人脸库、FERET人脸库及MIT人脸库。ORL人脸库中包括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，FERET人脸库包括80*80的1600幅图像。如此全面，做人脸识别比不可少的数据库，绝对值得下载。

一个挺实用的人脸库，适合用于做人脸识别的训练。

FERET人脸库 包含已经分类的人脸图像，非常适合人脸识别