# 人脸检测数据集_2628条标注_1294张图片_多场景人脸识别训练数据

## 引言与背景

人脸检测是计算机视觉领域的重要基础任务，广泛应用于安防监控、智能门禁、人脸识别、表情分析、年龄估计等多个领域。高质量的人脸检测数据集对于训练和评估人脸检测算法至关重要。本数据集是一个专门为人脸检测任务设计的标注数据集，包含了1294张原始图像和2628条精确的人脸边界框标注信息，涵盖了多种场景、多种分辨率和多种光照条件下的真实人脸图像。

数据集的完整内容包括原始图像文件（JPG格式）和对应的标注文件（CSV格式）。原始图像文件存储在train、test和valid三个目录中，每个目录包含对应的图像文件和标注文件。标注文件采用CSV格式，包含图像文件名、图像宽度、图像高度、类别标签以及人脸边界框的坐标信息（xmin、ymin、xmax、ymax）。数据集已经按照训练集、测试集和验证集进行了划分，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。

该数据集对科研和算法训练具有重要价值。对于研究人员而言，该数据集提供了丰富的多场景人脸样本，可以用于开发和测试新的人脸检测算法，评估算法在不同场景下的泛化能力。对于产业应用而言，该数据集可以用于训练生产环境的人脸检测模型，支持安防、门禁、考勤、人机交互等实际应用场景。数据集中的图像来源于真实场景，包含了不同分辨率、不同光照条件、不同人脸姿态和不同遮挡情况，能够有效提升模型的鲁棒性和实用性。

## 数据基本信息

### 数据字段说明

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|---------|---------|---------|---------|--------|
| filename | 字符串 | 图像文件名 | w1240-p16x9-CORONAVIRUS-CHINA-HEALTH-APPLE-STORE_jpg.rf.dc04063806fe2309a62c20b65964f3b7.jpg | 100% |
| width | 整数 | 图像宽度（像素） | 1240 | 100% |
| height | 整数 | 图像高度（像素） | 698 | 100% |
| class | 字符串 | 类别标签 | face | 100% |
| xmin | 整数 | 人脸边界框左上角x坐标 | 926 | 100% |
| ymin | 整数 | 人脸边界框左上角y坐标 | 231 | 100% |
| xmax | 整数 | 人脸边界框右下角x坐标 | 1044 | 100% |
| ymax | 整数 | 人脸边界框右下角y坐标 | 378 | 100% |

### 数据集划分分布

| 数据集划分 | 图像数量 | 标注数量 | 占比 |
|-----------|---------|---------|------|
| 训练集 | 1121 | 2316 | 88.1% |
| 测试集 | 136 | 263 | 10.0% |
| 验证集 | 37 | 49 | 1.9% |
| 总计 | 1294 | 2628 | 100% |

### 类别分布

| 类别 | 标注数量 | 占比 |
|------|---------|------|
| face | 2628 | 100% |

### 图像宽度分布（Top 10）

| 宽度（像素） | 图像数量 | 占比 |
|-------------|---------|------|
| 640 | 441 | 16.8% |
| 1080 | 285 | 10.8% |
| 1280 | 181 | 6.9% |
| 1620 | 232 | 8.8% |
| 720 | 149 | 5.7% |
| 2000 | 128 | 4.9% |
| 1200 | 142 | 5.4% |
| 1024 | 99 | 3.8% |
| 1288 | 76 | 2.9% |
| 1000 | 65 | 2.5% |

### 图像高度分布（Top 10）

| 高度（像素） | 图像数量 | 占比 |
|-------------|---------|------|
| 480 | 423 | 16.1% |
| 720 | 259 | 9.9% |
| 1080 | 256 | 9.7% |
| 1280 | 157 | 6.0% |
| 1920 | 149 | 5.7% |
| 1388 | 115 | 4.4% |
| 1452 | 74 | 2.8% |
| 698 | 53 | 2.0% |
| 853 | 45 | 1.7% |
| 575 | 42 | 1.6% |

### 每张图像人脸数量分布

| 人脸数量 | 图像数量 | 占比 | 累计占比 |
|---------|---------|------|---------|
| 1 | 942 | 72.8% | 72.8% |
| 2 | 184 | 14.2% | 87.0% |
| 3 | 43 | 3.3% | 90.3% |
| 4 | 27 | 2.1% | 92.4% |
| 5 | 20 | 1.5% | 93.9% |
| 6 | 15 | 1.2% | 95.1% |
| 7 | 14 | 1.1% | 96.2% |
| 8 | 8 | 0.6% | 96.8% |
| 9 | 6 | 0.5% | 97.3% |
| 10 | 6 | 0.5% | 97.8% |
| 11-20 | 21 | 1.6% | 99.4% |
| 21+ | 8 | 0.6% | 100% |

### 边界框尺寸统计

| 统计项 | 宽度（像素） | 高度（像素） |
|-------|-------------|-------------|
| 最小值 | 7 | 7 |
| 最大值 | 990 | 1430 |
| 平均值 | 186.65 | 240.02 |

### 数据规模总结

本数据集包含1294张原始图像和2628条人脸标注信息，平均每张图像包含2.03个人脸。图像格式为JPG，标注格式为CSV。图像分辨率范围从268x237像素到5924x6720像素，涵盖了多种常见的图像分辨率。人脸边界框宽度范围从7像素到990像素，高度范围从7像素到1430像素，反映了不同距离和角度下拍摄的人脸尺寸差异。数据集覆盖了室内外场景、不同光照条件、不同人脸姿态和不同程度的遮挡情况，具有丰富的场景多样性。

## 数据优势

| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|---------|---------|---------|
| 完整原始图像 | 包含1294张高质量JPG原始图像文件 | 支持端到端的深度学习模型训练，无需额外获取图像数据 |
| 精确边界框标注 | 2628条精确的人脸边界框标注，坐标准确 | 提供高质量的监督信号，提升检测模型的精度 |
| 多场景覆盖 | 涵盖室内外、不同光照、不同姿态等多种场景 | 提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性 |
| 多分辨率支持 | 图像分辨率从低到高，涵盖268x237到5924x6720 | 支持训练适应不同输入分辨率的模型 |
| 多人脸支持 | 平均每张图像2.03个人脸，最多包含115个人脸 | 支持多人脸检测场景，适用于群体监控等应用 |
| 标准格式 | 采用JPG图像格式和CSV标注格式 | 兼容主流深度学习框架，易于集成到现有工作流 |
| 数据集划分 | 已按训练集、测试集、验证集划分 | 可直接用于模型训练、验证和测试，简化数据处理流程 |
| 丰富多样性 | 包含戴口罩、侧脸、部分遮挡等多种情况 | 提升模型对特殊情况的适应能力 |

本数据集的核心优势在于包含完整的原始图像文件。与仅提供元数据或链接的数据集不同，本数据集提供了所有1294张图像的完整文件，研究人员和开发者可以直接使用这些图像进行模型训练和算法开发，无需额外的数据获取步骤。此外，数据集提供了高质量的边界框标注，标注准确且完整，为人脸检测模型的训练提供了可靠的监督信号。

## 数据样例

### 元数据样例（标注信息）

csv
filename: w1240-p16x9-CORONAVIRUS-CHINA-HEALTH-APPLE-STORE_jpg.rf.dc04063806fe2309a62c20b65964f3b7.jpg
width: 1240
height: 698
class: face
xmin: 926, ymin: 231, xmax: 1044, ymax: 378

csv
filename: IMG_4921-2_mp4-67_jpg.rf.c14701d60a0effb1a1cecad805229e75.jpg
width: 1080
height: 1920
class: face
xmin: 443, ymin: 623, xmax: 892, ymax: 1149

csv
filename: PXL_20210930_152006292_jpg.rf.862110f3147ca9568de94ddb3e0de890.jpg
width: 3264
height: 2448
class: face
xmin: 967, ymin: 791, xmax: 1689, ymax: 1708

csv
filename: mask-wearing-1632932330938_png_jpg.rf.b5e316f043bd0e9baa6d004cfcea6f2b.jpg
width: 640
height: 480
class: face
xmin: 203, ymin: 11, xmax: 455, ymax: 419

csv
filename: face-detection_mp4-34_jpg.rf.675c3e52e2e13a0fb222b6cf28624001.jpg
width: 1280
height: 720
class: face
xmin: 545, ymin: 82, xmax: 846, ymax: 570

csv
filename: mask-wearing-1632939847593_png_jpg.rf.460605158c72e0823f732521ec9c1b89.jpg
width: 640
height: 480
class: face
xmin: 213, ymin: 62, xmax: 384, ymax: 238

csv
filename: IMG_4932-HEIC_jpg.rf.638326852d9e5c759cc3b29b04870c56.jpg
width: 3024
height: 4032
class: face
xmin: 2744, ymin: 1502, xmax: 2832, ymax: 1608

csv
filename: Movie-on-2-18-25-at-8_25-PM_mov-0098_jpg.rf.266d079ded5a509e484569241aa8fdf8.jpg
width: 1620
height: 1080
class: face
xmin: 186, ymin: 7, xmax: 846, ymax: 491

csv
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width: 3360
height: 2100
class: face
xmin: 1398, ymin: 503, xmax: 1833, ymax: 1152

csv
filename: PXL_20210930_151750735_jpg.rf.2ae5761453d3a9f6077aa79fcd794e4f.jpg
width: 4032
height: 3024
class: face
xmin: 1656, ymin: 1138, xmax: 2311, ymax: 1814

csv
filename: Movie-on-2-18-25-at-8_25-PM_mov-0172_jpg.rf.2bc237ba2012549930eef41bd898842b.jpg
width: 1620
height: 1080
class: face
xmin: 826, ymin: 540, xmax: 1007, ymax: 763

csv
filename: S1-EV360_FACEMA_M_20200130144349_jpg.rf.c42e2c8ef80fa80d45321459cf8b5bfd.jpg
width: 1280
height: 853
class: face
xmin: 1153, ymin: 80, xmax: 1187, ymax: 125

csv
filename: Movie-on-2-18-25-at-8_25-PM_mov-0053_jpg.rf.43b9a7c9a79879d2a9191252ebcc5f18.jpg
width: 1620
height: 1080
class: face
xmin: 1045, ymin: 495, xmax: 1320, ymax: 876

csv
filename: Stokoe20-58-scaled-1_jpg.rf.0271f1a3eb98f03d0137f8a40b74985d.jpg
width: 1200
height: 1200
class: face
xmin: 255, ymin: 125, xmax: 420, ymax: 318

csv
filename: Movie-on-2-18-25-at-8_25-PM_mov-0041_jpg.rf.b015471833cd10a7d2c982b28d044408.jpg
width: 1620
height: 1080
class: face
xmin: 1106, ymin: 550, xmax: 1387, ymax: 883

## 应用场景

### 智能安防监控

智能安防监控是人脸检测技术的重要应用场景之一。在公共场所、商业建筑、住宅小区等场所部署监控摄像头时，人脸检测算法可以实时识别监控画面中的人脸位置，为后续的人脸识别、行为分析等功能提供基础支持。本数据集包含多种场景下的图像，包括室内外环境、不同光照条件和不同视角的图像，能够有效训练适用于安防场景的人脸检测模型。基于本数据集训练的模型可以应用于视频监控系统的实时人脸检测，支持智能安防、异常行为检测、人员轨迹追踪等功能。在实际应用中，人脸检测模块通常作为前端预处理步骤，将检测到的人脸区域传递给人脸识别模块进行身份验证，或者传递给表情分析模块进行情绪识别。本数据集提供的完整原始图像和精确标注，使得开发者可以训练出高精度、高鲁棒性的人脸检测模型，满足安防场景对准确性和实时性的双重要求。

### 智能门禁与考勤系统

智能门禁和考勤系统是人脸检测技术的另一个重要应用领域。在企业办公楼、学校、住宅小区等场所，基于人脸识别的门禁系统可以提供便捷、安全的人员出入管理。在考勤系统中，人脸检测和识别技术可以实现无接触式的员工考勤打卡，提高管理效率和用户体验。本数据集包含了多种分辨率和多种场景的人脸图像，可以用于训练适应不同摄像头设备和安装环境的人脸检测模型。在实际应用中，门禁系统通常需要处理固定位置的摄像头采集的图像，对检测精度和速度都有较高要求。考勤系统则需要处理大量的人员图像，对模型的稳定性和准确性要求较高。基于本数据集训练的模型可以支持这些应用场景，通过精确的人脸检测为人脸识别提供高质量的输入图像。此外，数据集中包含的戴口罩等特殊情况样本，可以提升模型在特殊条件下的适应能力，满足疫情期间等特殊时期的门禁和考勤需求。

### 人机交互与智能终端

人机交互和智能终端是人脸检测技术的新兴应用场景。在智能手机、平板电脑、智能电视等设备上，人脸检测技术可以用于人脸解锁、表情识别、注意力检测等功能。在虚拟现实和增强现实应用中，人脸检测可以用于面部表情捕捉和头部姿态估计，提升用户的沉浸体验。本数据集包含多种分辨率和多种设备拍摄的图像，可以用于训练适应不同终端设备的人脸检测模型。在实际应用中，智能终端设备通常对计算资源有限制，因此需要轻量级的人脸检测模型。基于本数据集，开发者可以训练出兼顾精度和速度的模型，满足终端设备的性能要求。此外，数据集中的图像包含了多种人脸姿态和表情，可以用于训练支持头部姿态估计和表情分析的模型，为更高级的人机交互功能提供支持。通过精确的人脸检测，智能终端可以实现更自然、更智能的用户交互体验。

### 社交媒体与内容审核

社交媒体和内容审核是人脸检测技术的广泛应用领域。在社交媒体平台上，人脸检测可以用于人脸识别、表情分析、年龄估计等功能，为用户提供个性化的内容推荐和社交体验。在内容审核系统中，人脸检测可以用于识别敏感内容、保护用户隐私、检测虚假信息等。本数据集包含多种场景和多种条件下的图像，可以用于训练适应社交媒体内容的人脸检测模型。在实际应用中，社交媒体平台需要处理海量用户上传的图像和视频，对人脸检测模型的准确性和速度都有很高要求。内容审核系统则需要处理各种复杂场景，包括遮挡、模糊、低分辨率等情况。基于本数据集训练的模型可以支持这些应用场景，通过精确的人脸检测为后续的内容分析和审核提供基础。此外，数据集中的图像来源于真实场景，包含了社交媒体上常见的各种情况，能够有效提升模型在实际应用中的表现。

### 自动驾驶与车载系统

自动驾驶和车载系统是人脸检测技术的潜在应用场景。在智能汽车中，人脸检测可以用于驾驶员状态监测、疲劳驾驶检测、注意力分散检测等功能，提升驾驶安全性。在车载娱乐系统中，人脸检测可以用于人脸识别、个性化设置、手势识别等功能，提升用户体验。本数据集包含多种光照条件和多种场景的图像，可以用于训练适应车载环境的人脸检测模型。在实际应用中，车载系统需要处理各种复杂的驾驶环境，包括白天和夜晚、晴天和雨天、城市和高速公路等场景。驾驶员状态监测系统需要实时检测驾驶员的面部状态，对模型的实时性和准确性都有很高要求。基于本数据集训练的模型可以支持这些应用场景，通过精确的人脸检测为驾驶员状态监测和车载娱乐系统提供基础支持。此外，数据集中的图像包含了多种人脸姿态和表情，可以用于训练支持头部姿态估计和表情分析的模型，为更高级的车载功能提供支持。

## 结尾

本数据集是一个高质量、多场景的人脸检测数据集，包含1294张原始图像和2628条精确的人脸边界框标注。数据集的核心优势在于提供了完整的原始图像文件，研究人员和开发者可以直接使用这些图像进行模型训练和算法开发，无需额外的数据获取步骤。数据集涵盖了多种场景、多种分辨率、多种光照条件和多种人脸姿态，具有丰富的多样性，能够有效提升训练模型的泛化能力和鲁棒性。数据集已经按照训练集、测试集和验证集进行了划分，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。

该数据集适用于多种应用场景，包括智能安防监控、智能门禁与考勤系统、人机交互与智能终端、社交媒体与内容审核、自动驾驶与车载系统等。基于本数据集训练的人脸检测模型可以为这些应用提供高精度、高鲁棒性的检测能力，支持实际产业应用的需求。数据集中的标注信息准确完整，为人脸检测模型的训练提供了可靠的监督信号。此外，数据集包含的戴口罩、侧脸、部分遮挡等特殊情况样本，可以提升模型对特殊情况的适应能力。

本数据集采用标准的JPG图像格式和CSV标注格式，兼容主流深度学习框架，易于集成到现有工作流。研究人员和开发者可以使用该数据集进行人脸检测算法的研究和开发，或者直接训练生产环境的人脸检测模型。数据集的完整性和高质量标注使其成为人脸检测领域的重要资源，能够推动人脸检测技术的发展和应用。有需要可私信获取更多信息。