人脸研究需要用到大量的人脸图像，人脸数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础，具有重要的意义。目前国际上常用的人脸数据库有：
1）MIT人脸数据库：由麻省理工学院媒体实验室创建，包含16位志愿者的2592张不同姿态、光照和大小的面部图像。
2）CMU PIE人脸数据库：由美国卡内基梅隆大学创建，PIE就是Pose（姿态）、Illumi-nation（光照）和Expression（表情）的缩写，包括来自68个志愿者的41368张面部图像，其中包括了每个人的13种姿态条件、43种光照条件和4种表情下的照片，这些姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的。现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸数据库上测试的。
3）Yale人脸数据库：由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建，包括15位志愿者的165张图片，包含光照、表情和姿态的变化。此外，耶鲁大学还创建了用于光照和姿态问题的建模与分析的人脸数据库，包括了10人的5850幅多姿态、多光照的图像。其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的，主要由于采集人数较少，该人脸数据库的进一步应用受到了比较大的限制。其网址为http：//cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html。
4）FERET人脸数据库：由美国国防部的FERET项目创建的，包含14051张多姿态、光照的灰度人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一，其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
5）AR人脸数据库：由西班牙巴塞罗那计算机视觉中心建立，包含116人的3288幅图像。采集环境中的摄像机参数、光照环境、摄像机距离等都是严格控制的。其网址为http：//rv11.ecn.purdue.edu/v1/ARdatabase/ARdatabase.html。
6）ORL人脸数据库：由剑桥大学AT&T实验室创建，包含40人的400张面部图像，部分志愿者的图像包括了姿态、表情和面部饰物的变化。该人脸数据库在人脸识别研究的早期经常被人们采用，但由于变化模式较少，多数系统的识别率均可以达到90%以上，因此进一步利用的价值已经不大。其网址为http：//www.uk.research.att.con/facedatabase.html。
7）AFLW人脸数据库：由奥地利格拉茨技术大学计算机图形与视觉研究所创建，是一个在自然光条件下拍摄的不同姿态、视角、种族、年龄、性别的大规模人脸数据库。AFLW人脸数据库包括约2.5万张人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分图片是彩色，只有少部分是灰度图片。数据库中每个人脸上都标注了21个特征点，共计约38万个特征点。该数据库适用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究。其网址为https：//lrs.icg.tugraz.at/research/aflw。
8）MORPH人脸数据库：由美国北卡罗来纳大学威尔明顿分校创建，数据库里包含了12938人16～77岁共52099张人脸图片，每个人拥有若干张人脸图片。图片类型为彩色，分辨率为120×126像素，主要可用于人脸迁移的研究。其网址为https：//ebill.uncw.edu/C20231_ustores/web/store_main.jsp？STOREID=4。
9）PF01人脸数据库：由韩国浦项科技大学创建，包含103人的1751张不同光照、姿态和表情的面部图像，志愿者以韩国人为主。
10）XM2VTS人脸数据库：由英国萨里大学创建，包含了295人在4个不同时间段的图像和语音视频片断。在每个时间段，每人被记录了2个头部旋转的视频片断和6个语音视频片断。
11）BANCA人脸数据库：该人脸数据库是欧洲BANCA计划的一部分，包含了208人、每人12幅不同时间段的面部图像。
12）CAS-PEAL中国人脸图像数据库：由中国科学院计算技术研究所-银晨科技面像识别联合实验室负责建立，共采集并整理了1040位志愿者的99450幅人脸图片。CAS-PEAL人脸图像数据库中的所有图片分为姿态变化、表情变化、饰物变化、光照变化、背景变化、距离变化、时间跨度变化等7种变化模式子库，这7种变化模式中又以姿态（Pose）变化、表情（Expression）变化、饰物（Accessory）变化和光照（Lighting）变化4种为主（故简称为PEAL）。各个变化模式子库均可以与姿态变化子库进行组合，以满足研究工作中的不同需求。
国际上，关于人脸或表情识别方面的国际会议有很多，其中影响比较大的有：
1）CVPR：计算机视觉与模式识别国际会议（International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）。一年一度的CVPR被公认为计算机视觉和模式识别领域的国际最高级别会议。
2）FGR：人脸与姿态自动识别国际会议（International Conference Automatic Face and Gesture Recognition），1995年在瑞士的苏黎士举办第一届人脸与姿态自动识别国际研讨会（IWAFGR），1996年在美国举办了第二届，改为IEEE的人脸与姿态自动识别国际会议（FG或FGR），之后每两年举办一届，至今已举办了七届，内容越来越丰富而深入，影响越来越广泛。
3）ICPR：模式识别国际会议（International Conference on Pattern Recognition）。ICPR是模式识别领域最具权威的国际会议，每两年举办一届。2004年举办的第17届模式识别国际会议组织了人脸认证竞赛，是国际上公认的客观评价人脸识别最新技术研究状况的竞赛。
4）ICCV：IEEE计算机视觉国际会议（IEEE International Conference on Computer Vision），是计算机视觉领域国际最高级别会议。
5）SIGGRAPH：计算机图形和交互技术国际会议（International Conference on Computer graphics and interactive techniques）。
6）ECCV：欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision）。
7）ICMI：多模式接口国际会议（International Conference on Multimodal Interfaces）。
8）ACCV：亚洲计算机视觉会议（Asian Conference on Computer Vision）。
9）VISAPP：计算机视觉理论与应用国际会议（International Conference on Computer Vi-sion Theory and Applications）。
10）ACII：情感计算及智能交互国际会议（International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction），每两年举办一届。
11）ICBA：国际生物特征识别国际会议（International Conference on Biometric Authenti-cation），每两年举办一届。
此外，还有许多IEEE的研讨会，比如IEEE Workshop on Face Processing in Video、IEEE Workshop on Applications of Computer Vision、IEEE Workshop on Computer Vision and PatternRecognition for Human Computer Interaction、IEEE Workshop on Real-Time Vision for HCI等。(www.xing528.com)
随着国内相关研究的开展，我国也成功举办了一些国内会议，如人体生物特征识别进展国际学术会议暨中国生物识别学术会议，从2000年开始，每年举办一届。
目前国际上开展相关研究的组织有：
● MIT媒体实验室：http：//www.media.mit.edu/research。
● MIT人工智能实验室：http：//www.csail.mit.edu/index.php。
● CMU机器人研究所：http：//www.ri.cmu.edu/。
● 德国人工智能研究中心：http：//www.dfki.de/web。
此外，美国马里兰大学、佐治亚工学院，欧洲的剑桥大学、曼彻斯特大学，日本的东京大学和ATR研究所等，都投入了很多人力物力来进行这方面的研究。
国际上从事相关领域研究的专家有：
● William T.Freeman Professor
MIT人工智能实验室，研究领域为计算机视觉。他的网址是http：//www.ai.mit.edu/people/wtf/。
● Thomas S.Huang（黄煦涛）教授
1963年在MIT获得科学博士学位以后，先后在美国MIT、Purdue和UIUC（美国伊利诺斯大学香槟分校）从事教学与图像处理、模式识别、计算机视觉和人机交互等方面的研究工作，现任美国伊利诺斯大学香槟分校Beckman研究院图像实验室主任。他的网址是http：//www.beckman.uiuc.edu/profiles/faculty/t-huang1.html。
● Alex Pentland（Sandy）
目前工作于MIT媒体实验室。他的网址是http：//web.media.mit.edu/～sandy/。
● Takeo Kanade
工作于CMU机器人研究所，主要研究方向为计算机视觉、虚拟现实、移动机器人等。他的网址是www.ri.cmu.edu/people/kanade—takeo.html。
● Ying-Li Tian
工作于IBM计算机视觉研究小组，研究领域为人类视觉和表情识别。他的网址是http：//www.research.ibm.com/ecvg/people/yingli.html或http：//www-2.cs.cmu.edu/～yl-tian/。
● Jeffrey Cohn
匹兹堡大学的心理学教授，同时是CMU机器人研究所的兼职教授。他主要基于多学科结合来开展自动分析表情方法的研究，是CMU机器人研究所人脸小组的成员。他的网址是http：//www.pitt.edu/～jeffcohn/。
● Kenji Mase
名古屋大学的信息技术中心的教授，主要研究领域为：人机交互智能体、玩具的交互界面、可穿戴/移动/普适计算等。他的网址是http：//mase.itc.nagoya-u.ac.jp/～mase/。
汤晓鸥教授
中国科学院深圳先进技术研究院副院长，香港中文大学信息工程系主任、教授。汤晓鸥教授1996年于麻省理工学院获得博士学位，1997年任香港中文大学教授，2001年创办多媒体实验室。2004年，汤晓鸥领导的计算机视觉研究组开发了一个名为DeepID的深度学习模型，在LFW数据库上获得了99.15%的识别率，这也是有史以来首次超过99%的LFW识别率。他的网址是http：//mmlab.ie.cuhk.edu.hk/。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
