无约束人脸识别研究数据集 Labeled Faces in the Wild（LFW）带人物标注可下载

Labeled Faces in the Wild Dataset（简称 LFW 数据集）是无约束人脸识别领域权威学术数据集，专为无约束环境下的人脸识别算法研究、模型训练与性能测试开发。

该数据集核心资源亮点：

数据规模：包含 13000 + 张高质量面部图像，涵盖 1680 位不同人物，每张图片均标注完整人物名称，数据标注精准度高；

采集方式：所有图像通过 Viola – Jones 专业面部探测器拍摄，图像质量符合学术研究标准，适配多种算法验证场景；

发布背景：由马萨诸塞大学阿默斯特分校于 2007 年 10 月正式发布，主要发布人包括 Erik Learned-Miller、Gary B. Huang、Aruni RoyChowdhury、Haoxiang Li、Gang Hua 等领域专家，相关研究论文《Labeled Faces in the Wild: A Database for Studying Face Recognition in Unconstrained Environments》已成为该领域重要参考文献。

适用场景：

适用人群：高校科研人员、人脸识别算法工程师、人工智能专业学生、机器学习领域研究者；

核心用途：无约束人脸识别算法开发、模型训练与优化、算法性能对比测试、学术论文数据支撑；