您是否在寻找 高质量免费人脸识别数据集 提升您的 AI 和机器学习项目？别再找了！我们编制了一份包含 19 个免费面部识别数据集的列表，非常适合 AI 算法开发、模型训练和计算机视觉研究等任务。
为什么人脸识别数据集至关重要
人脸识别在现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用，从改善安全系统到创造个性化的用户体验。全球人脸识别市场预计将增长 从 5.01 年的 2023 亿美元增至 12.67 年的 2030 亿美元，复合年增长率为 14.5%， 受人工智能进步和非接触式身份验证不断增长的需求的推动。
免费人脸数据集对于开发人员和研究人员来说至关重要，它们为训练稳健的模型提供了经济高效、多样化且结构良好的数据。这些数据集支持以下领域的创新： 情绪检测、年龄估计和姿势分析，帮助您在这个快速发展的领域保持竞争力。
19 个用于人脸识别模型训练的免费人脸数据集
面部识别系统只有在经过高质量的面部视频和图像数据集训练后才能执行其计算机视觉任务。如果没有高质量的视频和图像识别数据集，您可能无法开发出强大的面部识别系统。但我们有一个解决方案。
探索可免费访问的高质量开源图像和视频数据集存储库。
让我们开始吧。
野外带标签的面孔 （链接）
另一个可免费下载的大型面部图像数据集 Labeled Faces in the Wild 包含大约 13,000 张面部照片，专为执行不受约束的面部识别任务而设计。 这些图像是从网络上收集的，并标有该人的姓名。
名人面孔 （链接）
CelebFaces 是一个免费提供的图像数据集，包含超过 200,000 名名人的面部属性图像。 这些图像中的每一个都带有 40 个属性的注释。 此外，注释还包括 10,000 多个身份和地标定位。 它由 MMLAB 开发，用于非商业研究目的以及人脸检测、定位和属性识别。
塔夫茨人脸数据库 （链接）
Tufts Face 数据库是一个大规模异构人脸检测数据库，具有各种图像模式，包括照片图像、计算机化的面部素描以及参与者的 3D、热图像和红外图像。 这个包含 10,000 多张图片的综合合集有来自不同国家、不同年龄段的男女参与者。
谷歌面部表情比较 （链接）
Google 面部表情比较是另一个包含面部图像三元组的大型免费数据集。 人类进一步注释图像以指定三者中哪一对具有最相似的面部表情。
UMDF面孔 （链接）
UMDFaces 是最大的数据集之一，包含 367,000 名受试者的 8,200 多张带注释的面孔。 该数据库还包含来自使用 3.7 名受试者的面部关键点的视频的超过 3,100 万个带注释的帧。
带有标记点的脸部图像 （链接）
此免费人脸识别数据集包含 7049 张图像，每张图像最多标记 15 个关键点。每张图像的关键点可能有所不同，但最多为 15 个。所有关键点数据均以 CSV 文件形式提供。
UTKFace （链接）
UTK 人脸数据集包含 20,000 张各个年龄段的人像，其中包括年龄、种族和性别信息。
MORPH （链接）
MORPH 是一个根据人脸估计年龄的数据集。它有 55,134 名年龄在 13,617 岁至 16 岁之间的人的 77 张图像。
带有面部关键点的 YouTube （链接）
YouTube With Facial Keypoints 包含从公共论坛获取的名人面部图像。 这些图像是从视频中裁剪出来的，并集中在每一帧的面部关键点上。
宽脸 （链接）
Wider Face 拥有超过 10,000 张单身和人群的图像。 数据集根据众多场景进行分组，例如游行、交通、聚会、会议等。
耶鲁人脸数据库 （链接）
耶鲁人脸数据库拥有 165 个受试者在不同光照、表情、情绪和环境条件下的 15 张图像。
辛普森一家 （链接）
辛普森一家的面孔是从播放时间最长的电视节目《辛普森一家》第 25 季到第 28 季中拍摄的一组图像。顾名思义，该数据集包含 10,000 张裁剪后的辛普森一家剧中人物面部图像。
真假人脸检测 （链接）
真假人脸检测数据集旨在帮助面部识别系统更好地区分真假面部图像。 该数据集包含 1000 多张真实面孔和 900 多张具有不同识别难度的假面孔。
Flickr 面孔 （链接）
Flickr Faces 是从 Flickr 上爬取的面部图像数据集。 高质量的数据集包含 70,000 多张 PNG 图像，这些图像具有不同的特征，例如年龄、国籍、种族和图像背景。
VGG 脸 （链接）
VGG Face 数据集拥有 2.6 人的超过 2,622 万张图像，可用于面部身份识别。
多姿势和多表情面部数据 （链接）
该数据集包含 102,476 名亚洲人（1,507 名男性、762 名女性）的 745 张图片。每个人有 62 张多姿势和 6 张多表情图像。该数据集包括各种角度、姿势和光照条件。它对面部和面部表情识别很有用。
活体人脸和反欺骗数据 （链接）
该数据集包含 1,056 人的防伪数据，包括室内和室外场景的图像，涵盖所有年龄段，重点关注年轻人和中年人。数据包括多种姿势和表情，可用于人脸支付和手机解锁等任务。
多属性标记人脸 (MALF) 数据集 （链接）
多属性标记人脸数据集包含 5,250 张图片，其中有 11,931 张标记人脸。它支持对野外人脸检测进行详细分析，于 2015 年推出。
谷歌面部表情比较数据集 （链接）
Google 面部表情比较数据集包含超过 156 张图像和 500 个三元组。它由 Google 研究人员创建，专注于分析面部表情，例如情绪分类。它于 2018 年发布。
总结
2025 年，对准确、高效的人脸识别系统的需求将继续增长，使用正确的人脸识别数据集是迈向成功的第一步。借助我们精心挑选的 19 个免费数据集列表，您可以构建、训练和优化您的 AI 模型，而无需花费太多。无论您是在开发安全系统、情绪检测还是创新的计算机视觉应用程序，这些数据集都能提供您所需的多样性和质量。
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