本文主要介紹以下幾種常用的人臉資料庫：

1. FERET人臉資料庫

http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm

由FERET專案建立，此影象集包含大量的人臉影象，並且每幅圖中均只有一個人臉。該集中，同一個人的照片有不同表情、光照、姿態和年齡的變化。包含1萬多張多姿態和光照的人臉影象，是人臉識別領域應用最廣泛的人臉資料庫之一。其中的多數人是西方人，每個人所包含的人臉影象的變化比較單一。

2. CMU Multi-PIE人臉資料庫

http://www.flintbox.com/public/project/4742/

由美國卡耐基梅隆大學建立。所謂“PIE”就是姿態（Pose），光照（Illumination）和表情（Expression）的縮寫。CMU Multi-PIE人臉資料庫是在CMU-PIE人臉資料庫的基礎上發展起來的。包含337位志願者的75000多張多姿態，光照和表情的面部影象。其中的姿態和光照變化影象也是在嚴格控制的條件下采集的，目前已經逐漸成為人臉識別領域的一個重要的測試集合。

3. YALE人臉資料庫（美國，耶魯大學）

http://cvc.cs.yale.edu/cvc/projects/yalefaces/yalefaces.html

由耶魯大學計算視覺與控制中心建立，包含15位志願者的165張圖片，包含光照、表情和姿態的變化。

Yale人臉資料庫中一個採集志願者的10張樣本，相比較ORL人臉資料庫Yale庫中每個物件採集的樣本包含更明顯的光照、表情和姿態以及遮擋變化。

4. YALE人臉資料庫B

https://computervisiononline.com/dataset/1105138686

包含了10個人的5850幅在9種姿態，64種光照條件下的影象。其中的姿態和光照變化的影象都是在嚴格控制的條件下采集的，主要用於光照和姿態問題的建模與分析。由於採集人數較少，該資料庫的進一步應用受到了比較大的限制。

5. MIT人臉資料庫

由麻省理工大學媒體實驗室建立，包含16位志願者的2592張不同姿態（每人27張照片），光照和大小的面部影象。

6. ORL人臉資料庫

https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html

由英國劍橋大學AT&T實驗室建立，包含40人共400張面部影象，部分志願者的影象包括了姿態,表情和麵部飾物的變化。該人臉庫在人臉識別研究的早期經常被人們採用，但由於變化模式較少，多數系統的識別率均可以達到90%以上，因此進一步利用的價值已經不大。

ORL人臉資料庫中一個採集物件的全部樣本庫中每個採集物件包含10幅經過歸一化處理的灰度影象，影象尺寸均為92×112，影象背景為黑色。其中採集物件的面部表情和細節均有變化，例如笑與不笑、眼睛睜著或閉著以及戴或不戴眼鏡等，不同人臉樣本的姿態也有變化，其深度旋轉和平面旋轉可達20度。

7. BioID人臉資料庫

https://www.bioid.com/facedb/

包含在各種光照和複雜背景下的1521張灰度面部影象，眼睛位置已經被手工標註。

8. UMIST影象集

由英國曼徹斯特大學建立。包括20個人共564幅影象，每個人具有不同角度、不同姿態的多幅影象。

9. 年齡識別資料集IMDB-WIKI

https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

包含524230張從IMDB和Wikipedia爬取的名人資料圖片。應用了一個新穎的化迴歸為分類的年齡演算法。本質就是在0-100之間的101類分類後，對於得到的分數和0-100相乘，並將最終結果求和，得到最終識別的年齡。