19 gratis datauppsättningar för ansiktsigenkänning för att överladda dina AI-projekt 2025
Letar du efter högkvalitativa datauppsättningar för ansiktsigenkänning för att lyfta dina AI- och maskininlärningsprojekt? Leta inte längre! Vi har sammanställt en lista med 19 gratis datauppsättningar för ansiktsigenkänning som är idealiska för uppgifter som utveckling av AI-algoritmer, modellträning och forskning om datorseende.
Varför ansiktsigenkänningsdatauppsättningar är viktiga
Ansiktsigenkänning spelar en viktig roll i moderna AI-applikationer, från att förbättra säkerhetssystemen till att skapa personliga användarupplevelser. Den globala ansiktsigenkänningsmarknaden förväntas växa från 5.01 miljarder USD 2023 till 12.67 miljarder USD 2030, med en CAGR på 14.5 %, drivs av framsteg inom AI och den ökande efterfrågan på kontaktlös autentisering.
Gratis datauppsättningar är viktiga för utvecklare och forskare, och erbjuder kostnadseffektiva, mångsidiga och välstrukturerade data för att träna robusta modeller. Dessa datauppsättningar stödjer innovation inom områden som känsloretektering, åldersuppskattning och ställningsanalys, som hjälper dig att förbli konkurrenskraftig inom detta snabbt växande område.
19 gratis ansiktsdataset för ansiktsigenkänningsmodellträning
Ett ansiktsigenkänningssystem kan utföra sina datorseende uppgifter endast när det är utbildat på kvalitetsbilddatauppsättningar. Utan en datauppsättning för bildigenkänning av hög kvalitet kanske du inte kan utveckla ett robust ansiktsigenkänningssystem. Men vi har en lösning.
Utforska ett arkiv med högkvalitativa datauppsättningar med öppna bilder som kan nås gratis.
En annan gratis nedladdningsbar datauppsättning för ansiktsbilder, Labeled Faces in the Wild, innehåller cirka 13,000 XNUMX ansiktsfotografier som är speciellt utformade för att utföra obegränsade ansiktsigenkänningsuppgifter. Bilderna är insamlade från webben och är märkta med personens namn.
CelebFaces är en fritt tillgänglig bilddatauppsättning som innehåller ansiktsattributbilder på mer än 200,000 40 kändisar. Var och en av dessa bilder kommer med 10,000 attribut. Dessutom inkluderar anteckningarna också XNUMX XNUMX och fler identiteter och landmärkeslokalisering. Den har utvecklats av MMLAB för icke-kommersiella forskningsändamål och ansiktsdetektion, lokalisering och attributigenkänning.
Tufts Face-databasen är en storskalig heterogen databas för ansiktsdetektering med olika bildmodaliteter inklusive fotografiska bilder, datoriserade skisser av ansikten och 3D, termiska och infraröda bilder av deltagare. Denna omfattande samling med över 10,000 XNUMX bilder har deltagare av båda könen, ett brett åldersintervall och från olika länder.
Googles ansiktsuttrycksjämförelse är en annan storskalig gratis datauppsättning som innehåller ansiktsbildstrillingar. Människor kommenterar bilderna ytterligare för att specificera vilket par av de tre som har det mest lika ansiktsuttrycket.
En av de största datamängderna, UMDFaces har mer än 367,000 8,200 kommenterade ansikten över 3.7 3,100 ämnen. Databasen innehåller också mer än XNUMX miljoner kommenterade bildrutor från videor med ansiktsnyckelpunkter för XNUMX XNUMX ämnen.
Denna kostnadsfria datauppsättning för ansiktsigenkänning har 7049 bilder, var och en markerad med upp till 15 nyckelpunkter. Nyckelpunkterna per bild kan variera, men 15 är max. All nyckelpunktsdata tillhandahålls i en CSV-fil.
YouTube With Facial Keypoints innehåller ansiktsbilder på kändisar tagna från offentliga forum. Bilderna är beskurna från videor och fokuserade på ansiktsnyckelpunkter över varje bildruta.
Wider Face har mer än 10,000 XNUMX bilder på singlar och grupper av människor. Datauppsättningen är grupperad baserat på många scener, såsom parader, trafik, fester, möten, etc.
The Simpsons faces är en samling bilder tagna från det längsta tv-programmet, Simpsons, säsong 25 till 28. Som namnet antyder innehåller denna datauppsättning 10,000 XNUMX beskurna bilder av karaktärernas ansikten som visas i Simpsons-showen.
Datauppsättningen för identifiering av verkliga och falska ansikten är utformad för att hjälpa ansiktsigenkänningssystem att bättre skilja mellan verkliga och falska ansiktsbilder. Datauppsättningen innehåller mer än 1000 riktiga och 900 falska ansikten med varierande svårighetsgrad.
Flickr Faces är en datauppsättning för ansiktsbilder som genomsöks från Flickr. Den högkvalitativa datamängden innehåller över 70,000 XNUMX PNG-bilder av människor med distinkta egenskaper som ålder, nationalitet, etnicitet och bildbakgrund.
VGG Face-dataset har över 2.6 miljoner bilder på 2,622 XNUMX personer för ansiktsigenkänning.
Ansiktsdata för flera poser och flera uttryck (Länk)
Denna datauppsättning har 102,476 1,507 bilder av 762 745 asiater (62 män, 6 kvinnor). Varje person har XNUMX multi-pose och XNUMX multi-expression bilder. Datauppsättningen innehåller olika vinklar, poser och ljusförhållanden. Det är användbart för ansiktsigenkänning och ansiktsuttryck.
Denna datauppsättning har anti-spoofing-data för 1,056 XNUMX personer. Den innehåller bilder från både inomhus- och utomhusscener och täcker alla åldrar, med fokus på unga och medelålders människor. Uppgifterna inkluderar flera ställningar och uttryck, användbara för uppgifter som ansiktsbetalning och upplåsning av mobiltelefon.
Dataset för multiattributetiketterade ansikten (MALF). (Länk)
Datasetet Multi-Attribute Labeled Faces har 5,250 11,931 bilder med 2015 XNUMX märkta ansikten. Den stöder detaljerad analys av ansiktsdetektion i naturen och introducerades XNUMX.
Googles datauppsättning för jämförelse av ansiktsuttryck (Länk)
Googles datauppsättning för jämförelse av ansiktsuttryck har över 156 500 bilder och 2018 XNUMX trillingar. Den har skapats av Googles forskare och fokuserar på att analysera ansiktsuttryck, till exempel känsloklassificering. Den publicerades XNUMX.
Avslutande tankar
Efterfrågan på korrekta och effektiva ansiktsigenkänningssystem fortsätter att öka under 2025, och att använda rätt datauppsättningar för ansiktsigenkänning är det första steget mot framgång. Med vår utvalda lista med 19 gratis datauppsättningar kan du bygga, träna och optimera dina AI-modeller utan att bryta banken. Oavsett om du arbetar med säkerhetssystem, känsloavkänning eller innovativa datorseendeapplikationer erbjuder dessa datauppsättningar den variation och kvalitet du behöver.
