att_faces数据集

att_faces数据集是一个经典的人脸识别数据集，由奥斯本大学的著名计算机科学家欧内斯特·奥廷生成。该数据集包含了40个不同人的400张人脸图像，每个人都有10张不同姿态和表情的图片。这些图像都是以灰度图像的形式呈现，每个图像的大小为92x112像素。

为了帮助研究人脸识别算法的性能，该数据集确保了每个人的图像均匀地分布在不同光照条件下，以便更好地模拟现实生活中的各种情况。此外，为了增加数据的难度，还通过调整图像的平移、缩放和旋转等操作来模拟变化。

att_faces数据集广泛用于评估和比较各种人脸识别算法的性能。研究人员可以利用这个数据集训练和测试他们的算法，以便更好地理解和改进人脸识别的技术。

该数据集的使用非常方便，因为每个人的图像都被分成两个子集，一个用于训练，另一个用于测试。这样，研究人员可以使用训练集来训练他们的算法，然后使用测试集来评估算法的准确性和鲁棒性。

总之，att_faces数据集是一个流行的人脸识别数据集，以其包含的40个不同人的400张图像和各种变化因素而受到研究人员的广泛关注。它为人脸识别算法的评估和改进提供了一个有用的平台。

相关问题

伪造人脸检测数据集下载

### 下载合成面部数据集

对于从事伪造人脸检测的研究人员来说，获取合适的合成面部图像数据库至关重要。一个常用的资源来自剑桥大学计算机实验室提供的面部数据库[^1]。

该网站提供了多种类型的面部图片集合，适用于不同场景下的研究需求。然而需要注意的是，在使用这些数据之前应当仔细阅读并遵循其版权说明以及许可协议。

另一个选项是从论文《Generative Hierarchical Features from Synthesizing Image》中提到的方法来创建自己的合成脸部图像库[^2]。这种方法允许研究人员根据特定的需求定制化生成假脸样本，从而更好地适应实际应用场景的要求。

如果目标是寻找已经构建好的、专门针对欺骗性面孔识别的数据源，则可以考虑访问ETHZ CALVIN 数据集中的 AFEW 或 SFEW 部分[^3]。这两个子集中包含了从电影片段提取出来的动态表情变化序列，能够为训练和测试反欺诈算法提供丰富的素材支持。

最后还可以探索MORPH 数据库作为补充材料之一[^4]。尽管这个资料库主要面向年龄估计等方面的应用开发，但是其中大量的真实人物照片同样有助于增强模型区分真假面目的能力。

为了具体指导如何下载上述提及的一个或多个数据集：

#### 访问剑桥大学提供的链接页面
前往 [Cambridge Face Database](http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html)

wget http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/pub/data/att_faces.zip
unzip att_faces.zip -d ./face_dataset/

请注意，以上命令仅适用于Linux/MacOS环境；如果是Windows系统则需采用其他方式完成文件传输与解压操作。

opencv人脸识别训练集

### OpenCV 中用于人脸识别的训练集

OpenCV 提供了一个官方的人脸识别数据集，该数据集专为人脸识别项目而设计，适用于 OpenCV 3.x 版本及其以上版本的应用开发和测试[^2]。此数据集中包含了大量高质量的人脸图像，总计有400张PGM格式的图片，每张图片尺寸固定为92x112像素，并按照40个不同个体进行了分类存储，每个人对应一个子目录并提供10张不同的正面肖像照片作为样本[^3]。

#### 数据集下载地址
可以访问以下链接获取 OpenCV 官方发布的人脸识别数据集：
- **Yale Face Database**: 这一数据库常被用来进行基础研究，其中包含多种光照条件下的面部图像集合。
- 链接: [http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database](http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database)

此外，还有其他一些常用的数据集可供选择，比如 AT&T Faces 或者 Extended Yale B 等，它们同样支持基于特征提取方法（如 Eigenfaces, Fisherfaces 和 LBPH）的人脸识别实验需求。

以下是通过 Python 脚本来加载上述数据集的一个简单示例：

import cv2
import os
from PIL import Image

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    labels = []
    for subfolder in os.listdir(folder):  # Iterate over each person's folder
        label = int(subfolder.split('_')[0]) if '_' in subfolder else None
        subject_path = os.path.join(folder, subfolder)
        if not os.path.isdir(subject_path):
            continue
        
        for filename in os.listdir(subject_path):
            img_path = os.path.join(subject_path, filename)
            try:
                image_pil = Image.open(img_path).convert('L')  # Convert to grayscale
                image_np = np.array(image_pil, 'uint8')
                images.append(image_np)
                labels.append(label)
            except Exception as e:
                print(f"Error loading {img_path}: {e}")
    
    return images, labels

# Example usage with the path where your dataset is located.
dataset_path = './att_faces/s'  # Adjust this according to actual location of downloaded data set files.
images, labels = load_images_from_folder(dataset_path)

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(images, np.array(labels))