FairFace人脸数据集下载 | 10万+种族均衡标注图像 | 人脸识别研究专用

数据集简介

FairFace 是一个专为解决算法偏见问题而构建的种族均衡型人脸图像数据集，包含 108,501 张高质量人脸图像，覆盖 7 大种族群体：白人、黑人、印度人、东亚人、东南亚人、中东人、拉丁裔。所有图像均从 YFCC-100M Flickr 公开数据集 中筛选提取，确保来源可靠、版权合规。

标注属性与覆盖范围

每张图像均包含三类核心标注信息：

种族（Race）：7 类细分种族标签，有效缓解传统数据集的种族偏差问题

性别（Gender）：男/女二元分类标注

年龄组（Age Group）：多年龄段分层标注

该数据集在人脸识别公平性研究领域具有广泛引用价值，适用于算法偏见检测、跨种族人脸识别模型训练、 demographic 分析等场景。

适用研究方向

人脸识别公平性与算法偏见研究

深度学习人脸分类模型训练与验证

计算机视觉领域跨种族性能评估

人工智能伦理与公平性学术写作