（1）FERET 人脸数据库。
FERET 人脸数据库是在FERET 项目中创建的，包含14 051 张多姿态和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，并且每幅图中只有一张人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。其中，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。该人脸数据库的访问网址为http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm。
（2）MIT 人脸数据库。
MIT 人脸数据库是由麻省理工学院媒体实验室创建的，包含16 位志愿者的2 592 张不同姿态、光照和大小的面部图像。该人脸数据库的访问网址为http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html。
（3）Yale 人脸数据库。
Yale 人脸数据库是由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建的，包含15 位志愿者的165 张图片，包含光照、表情和姿态的变化。该人脸数据库的访问网址为http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html。
（4）Yale 人脸数据库B。
Yale 人脸数据库B 包含了10 个人的5 850 张多姿态、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条件下采集的，主要用于光照和姿态问题的建模与分析。由于采集人数较少，该数据库的进一步应用受到了比较大的限制。 该人脸数据库的访问网址为http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html。
（5）PIE 人脸数据库。
PIE 人脸数据库是由美国卡耐基梅隆大学于2000 年11 月创建的，包含68 个人的41 368 张多姿态、光照和表情的面部图像。其中包括每个人的13 种姿态条件、43 种光照条件和4 种表情下的照片，姿态和光照变化图像也是在严格控制条件下采集的。目前，该数据库已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合，现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE 人脸库上测试的。该人脸数据库的访问网址为https://www.cs.cmu.edu/～cil/v-images.html。
（6）CAS-PEAL 姿态数据库。
CAS-PEAL 人脸数据库是中科院计算所采集的人脸数据库，姿态数据库为其中的子库。CAS-PEAL 姿态库包含150 个人的图像，在Yaw 方向上有3 种姿态角度，在Pitch 方向上有7 种姿态角度，即总共有21 种不同的头部姿态。CAS-PEAL 数据库的网址为http://www.jdl.ac.cn/peal/index.html。
（7）Softopia HOIP 数据库。
Softopia HOIP 数据库由两个子库组成，每个子库均包含300 个人的图像，其中男性和女性的人数均为150 人。第一个子库包含168 个离散的姿态，在水平方向上有24 个姿态，竖直方向上7 个姿态，姿态间隔均为15 度。第二个子库包含511 个离散的姿态，在水平方向上有73个姿态，姿态间隔为5 度，竖直方向上7 个姿态，姿态间隔为15 度。这个数据库仅供日本的学术机构使用。Softopia HOIP 数据库的网址为http://www.softopia.or.jp/rd/facedb.html。
（8）ORL 人脸数据库。(www.xing528.com)
ORL 人脸数据库是由剑桥大学AT&T 实验室共同创建的，包含40个人共400 张面部图像，部分志愿者的图像包括姿态、表情和面部饰物的变化。该人脸库在人脸识别研究早期经常被采用，但由于变化模式较少，多数系统的识别率均可达到 90%以上，因此，进一步利用的价值不大。
ORL 人脸数据库中一个采集对象的全部样本库中的每个采集对象均包含经过归一化处理的灰度图像，图像尺寸均为92×112，图像背景为黑色。其中采集对象的面部表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着以及戴或不戴眼镜等，不同人脸样本的姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达 20 度。该人脸数据库的访问网址为https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html。
（9）AR 人脸数据库。
AR 人脸数据库是由西班牙巴塞罗那计算机视觉中心建立的，包含116 人的3 288 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。 该人脸数据库的访问网址为http://cobweb.ecn.purdue.edu/～aleix/aleix_face_DB.html。
（10）BANCA 人脸数据库。
BANCA 人脸数据库是欧洲BANCA 计划的一部分，包含了208 人，每人12 张不同时间段的面部图像。该人脸数据库的访问网址为http://www.bioid.com/downloads/facedb/index.php。
（11）CVRR-86 数据库和CVRR-363 数据库。
CVRR-86 数据库包含28 个人的3 894 张图像。姿态在水平方向上从左到右和在竖直方向从下到上均间隔15 度采集，经组合后共有86 种离散的姿态。每个人的图像个数并不固定。CVRR-363 数据库包含10 个人的图像。姿态在水平方向上从左到右和在竖直方向从下到上均间隔5 度采集，经组合后共有363 种离散的姿态。这两个数据库目前并没有公开，其相关信息可以通过网址 http://cvrr.ucsd.edu查到。
（12）XM2VTS 人脸数据库。
XM2VTS 人脸数据库包含了295 人在四个不同时间段的图像和语音视频片段。在每个时间段，每人被记录了2 个头部旋转的视频片段和6 个语音视频片段。此外，其中293 人的3 维模型也可得到。
（13）LFW 人脸数据库。
LFW 人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成的数据库，主要用来研究非受限情况下的人脸识别问题。LFW 数据库主要是从E 联网上搜集图像，一共含有13 000多张人脸图像，每张图像都被标识出对应的人的名字，其中有 1 680人对应不只一张图像。在 LFW 数据库中，人脸的光照条件、姿态多种多样，有的人脸还存在部分遮挡的情况，因此，识别难度较大。关于人脸表情，有137 个人的不同人脸表情视频帧，正面人脸表情识别。现在，LFW 数据库性能测评已经成为人脸识别算法性能的一个重要指标。可以在网站http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz 下载LFW 数据库，这个数据库完全是开源的。该人脸数据库的访问网址为http://www.pitt.edu/～emotion/ck-spread.htm。
（14）Wider Face 人脸数据集。
Wider Face 人脸数据集包含由61 个事件类别组成的32 203 张不同大小不同比例的图像和393 703 张不同肤色、尺度、姿势的人脸。同时，该数据集含有训练数据和验证数据的人工标注Ground Truth 框，但对于测试人脸图像，该数据集没有提供相应的Ground Truth 标注框。因此，本章使用Wider Face 训练数据集对模型进行训练和超参数调节，使用验证数据对模型进行测试。该数据集是目前性能最强的人脸检测数据集。
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