面部识别是主要研究领域之一，已被组织和政府采用多年。苹果、小米、华为、三星、OPPO、Realme 等智能手机制造商已将这项技术集成到他们的手机中，为用户提供最大程度的安全保障。
根据研究，面部识别市场规模预计将从 3.8 年的 2020 亿美元增长到 8.5 年的 2025 亿美元，预测期内的复合年增长率为 17.2%。
人类需要 0.2 秒才能识别出一张特定的脸，而大多数人可以识别大约 5,000 张脸。我们还能自动解读面部表情并检测情绪。换句话说，我们天生就擅长面部识别和分析。
近年来，计算机视觉 (CV) 在面部识别方面的表现一直在赶超人类，在某些情况下甚至超过了人类。不断发展的 CV 和机器学习已经创造出能够比人类更高效、更准确地处理任务的解决方案。（来源：福布斯 20 年 2021 月 XNUMX 日。）
虽然目前使用的数据库有很多，但选择合适的数据库非常重要，应该根据给定的任务（情绪、年龄、表情、灯光等）进行选择。
为了帮助研究人员找到适合自己需求的数据集，我们提供了 9 个以人脸为重点的数据集，这些数据集很受欢迎且质量很高。我们将列出每个数据集的一些关键特征以及优缺点。
1、CASIA-SURF HiFi Mask数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2021 年
描述 ¨C 该数据集是 CVPR 2021 挑战赛，包含每个受试者的真人真人视频和攻击视频。总共有 75 个受试者（25 个亚洲人，25 个非洲人，25 个白种人）。真人与其面具一一对应。总共有 62.4K 个视频
主要用途 – 防欺骗人脸识别
尺寸 – 9T
身份 – 75
数据收集方法 – Intel Realsense D435
2、照片攻击反欺骗面部数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2019 年
描述 – 照片攻击反欺骗面部数据集是一个大规模面部属性数据集，包含 6K 个人脸、超过 48K 个视频。
主要用途 – 防欺骗人脸识别
尺寸 – 10T
身份 – 6,000
数据收集方法 – Intel Realsense SR300
3、屏幕/布料攻击防欺骗面部数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2019 年
描述 – 屏幕/布料攻击防欺骗面部数据集是一个大规模面部属性数据集，包含 3K 个人脸、超过 42K 个视频。
主要用途 – 防欺骗人脸识别
尺寸 – 15T
身份 – 3,000
数据收集方法 – Intel Realsense SR300/D435i
4、3D面具攻击防欺骗面部数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2019 年
描述 – 屏幕/布料攻击防欺骗面部数据集是一个包含数百人面部、近 6K 视频的面部属性数据集。
主要用途 – 防欺骗人脸识别
尺寸 – 3T
身份 – 148
数据收集方法 – Intel Realsense D435i
5、2020年反欺骗面部数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2020 年
描述 – 2020 反欺骗面部数据集是一个包含数百个人脸、近 609.2K 个视频的面部属性数据集。
主要用途 – 防欺骗人脸识别
尺寸 – 20T
身份 – 1,800
数据收集方法 – Intel Realsense D435i
6、多种族3D多表情面部数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2020 年
描述 – 多种族 3D 多表情面部数据集是一个包含数百个人脸、近 50.4K 个视频的面部属性数据集，涵盖 20 多个国家和不同种族。
主要用途 – 人工智能培训
尺寸 – 2T
身份 – 8,400
数据收集方法 – Intel Realsense D435
7、3D身体扫描数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2021 年
描述 – 3D 身体扫描数据集是一个包含数百个人体、近 36K 个视频、深度数据的身体属性数据集。
主要用途 – 人工智能培训
尺寸 – 2T
身份 – 300
数据收集方法 – Intel Realsense D455
8、非洲3D多姿态人脸数据
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2020 年
描述 – 非洲 3D 多姿势面部数据是一个包含数百个人脸、近 18K 个视频的面部属性数据集。
主要用途 – 人工智能培训
尺寸 – 2T
身份 – 3,000
数据收集方法 – Intel Realsense SR300
9、中国3D高清人脸数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2020 年
描述 – 中国3D高清人脸数据集是一套人脸属性数据集，包含数百个超高清3D人脸表情数据，近11K个视频。
主要用途 – 人工智能培训
尺寸 – 10T
身份 – 850
数据收集方法 – 3DMD
10、南亚3D多表情人脸数据集
出版物 — SurfingTech
发布日期 – 2020 年
描述 – 南亚 3D 多表情面部数据集是一个包含数百种面部表情数据、近 12K 个视频的面部属性数据集。
主要用途 – 人工智能培训
尺寸 – 2T
身份 – 2,000
数据收集方法 – Intel Realsense SR300