（整理）人脸数据库

尊重原作者，并在其基础上，补充了一些数据库

转载来源：http://blog.csdn.NET//chenriwei2/article/details/50631212

公开人脸数据集

本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。

人脸识别

数据库	描述	用途	获取方法
WebFace	10k+人，约500K张图片	非限制场景	链接
FaceScrub	530人，约100k张图片	非限制场景	链接
YouTube Face	1,595个人 3,425段视频	非限制场景、视频	链接
LFW	5k+人脸，超过10K张图片	标准的人脸识别数据集	链接
MultiPIE	337个人的不同姿态、表情、光照的人脸图像，共750k+人脸图像	限制场景人脸识别	链接 需购买
MegaFace	690k不同的人的1000k人脸图像	新的人脸识别评测集合	链接
IJB-A		人脸识别，人脸检测	链接
CAS-PEAL	1040个人的30k+张人脸图像，主要包含姿态、表情、光照变化	限制场景下人脸识别	链接
Pubfig	200个人的58k+人脸图像	非限制场景下的人脸识别	链接

人脸检测

数据库	描述	用途	获取方法
FDDB	2845张图片中的5171张脸	标准人脸检测评测集	链接
IJB-A		人脸识别，人脸检测	链接
Caltech10k Web Faces	10k+人脸，提供双眼和嘴巴的坐标位置	人脸点检测	链接

人脸表情

数据库	描述	用途	获取方法
CK+	137个人的不同人脸表情视频帧	正面人脸表情识别	链接

人脸年龄

数据库	描述	用途	获取方法
IMDB-WIKI	包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共： 523k+张图片	名人年龄、性别	链接
Adience	包含2k+个人的26k+张人脸图像	人脸性别，人脸年龄段(8组)	链接
CACD2000	2k名人160k张人脸图片	人脸年龄	链接

人脸性别

数据库	描述	用途	获取方法
IMDB-WIKI	包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共： 523k+张图片	名人年龄、性别	链接
Adience	包含2k+个人的26k+张人脸图像	人脸性别，人脸年龄段(8组)	链接

人脸关键点检测

数据库	描述	用途	获取方法
数据库	描述	用途	获取方法

人脸其它

数据库	描述	用途	获取方法
CeleBrayA	200k张人脸图像40多种人脸属性	人脸属性识别	获取方法

GitHub：DeepFace

http://mmlab.ie./projects/CelebA.html

（更新部分）

MSRA-CFW: Data Set of Celebrity Faces on the Web

http://research.microsoft.com/en-us/projects/msra-cfw/

CASIA WebFace Database：

http://www.cbsr./english/CASIA-WebFace-Database.html

人脸表情库

1： The Japanese Female Facial Expression (JAFFE) Database

http://www./jaffe.html

这个数据库比较小，而且是一个比较老的数据库了，早在1998年就发布了。该数据库是由10位日本女性在实验环境下根据指示做出各种表情，再由照相机拍摄获取的人脸表情图像。整个数据库一共有213张图像，10个人，全部都是女性，每个人做出7种表情，这7种表情分别是： sad, happy, angry, disgust, surprise, fear, neutral. 每个人为一组，每一组都含有7种表情，每种表情大概有3,4张样图。这样每组大概20张样图，目前在这个数据库上的识别率已经很高了，不管是person independent 或者是person dependent。识别率都很高。这个数据库可以用来熟悉人脸表情识别的一些基础知识，包括特征提取，分类等。

2： The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+)

http://www./~emotion/ck-spread.htm

这个数据库是在 Cohn-Kanade Dataset 的基础上扩展来的，发布于2010年。这个数据库比起JAFFE 要大的多。而且也可以免费获取，包含表情的label和Action Units 的label。

这个数据库包括123个subjects, 593 个 image sequence， 每个image sequence的最后一张 Frame 都有action units 的label， 而在这593个image sequence中，有327个sequence 有 emotion的 label。 这个数据库是人脸表情识别中比较流行的一个数据库，很多文章都会用到这个数据做测试。具体介绍可以参考如下文献：

P. Lucey, J. F. Cohn, T.Kanade, J. Saragih, Z. Ambadar, and I. Matthews, "The Extended Cohn-KanadeDataset (CK+)_ A complete dataset for action unit and emotion-specifiedexpression," inComputer Vision andPattern Recognition Workshops (CVPRW), 2010 IEEE Computer Society Conference on,2010, pp. 94-101.

3： GEMEP-FERA 2011

http://gemep-db./

这个数据是2011年，IEEE 的 Automatic Face & Gesture Recognition and Workshops (FG 2011), 2011 IEEE International Conference on 上提供的一个数据库，如果要获取这个数据库，需要签署一个assignment， 而且只有学术界可以免费使用。

这个数据库拥有的表情图很多，但是subjects 很少。具体介绍可以参考如下文献：

M. F. Valstar, M. Mehu, B.Jiang, M. Pantic, and K. Scherer, "Meta-Analysis of the First FacialExpression Recognition Challenge,"Systems,Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on, vol. 42,pp. 966-979, 2012.

4： AFEW_4_0_EmotiW_2014

http://cs./few/emotiw2014.html

这个数据库用作ACM 2014 ICMI The Second Emotion Recognition In The Wild Challenge and Workshop。 去年已经进行了第一届的竞赛，这个数据库提供原始的video clips, 都截取自一些电影，这些clips 都有明显的表情，这个数据库与前面的数据库的不同之处在于，这些表情图像是 in the wild, not in the lab. 所以一个比较困难的地方在于人脸的检测与提取。详细信息可以参考如下文献：

A. Dhall, R. Goecke, J. Joshi,M. Wagner, and T. Gedeon, "Emotion Recognition In The Wild Challenge2013," inProceedings of the 15thACM on International conference on multimodal interaction, 2013, pp.509-516.