面部识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：面部识别,计算机视觉,图像处理,灰度图像,像素值,分类任务,数据集
数据概述：
本数据集是经典的ORL（Olivetti Research Laboratory）面部识别数据集，广泛应用于学术研究和教育项目。数据集以CSV文件格式提供，每行代表一张图像，列对应像素强度值和标签。图像分辨率为64x64像素，每个像素值归一化为0到1之间的灰度值。数据集包含400张图像，涉及40个不同个体，每个个体有10张图像。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 面部识别：用于训练机器学习模型以实现个体识别。
2. 降维分析：可用于实验PCA、t-SNE或UMAP等降维技术。
3. 分类任务：适用于传统机器学习算法（如SVM、k-NN）或深度学习模型的分类任务。
4. 教育用途：适合初学者学习数据预处理、特征提取和模型构建。
数据集特点：
- 每张图像为64x64像素的灰度图像，像素值归一化为[0,1]。
- 数据集包含400张图像，分为40个类别（对应40个不同个体）。
- 每个类别包含10张图像。
文件结构：
- 文件名：orl_faces_dataset.csv
- 列信息：前4096列为像素强度值，最后一列为标签（个体ID，0到39）。
使用示例：
1. 加载数据：
python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('orl_faces_dataset.csv')
2. 分割特征和标签：
python
X = data.iloc[:, :-1] 像素强度值
y = data['label'] 标签（个体ID）
限制说明：
1. 图像在受控环境下拍摄（如一致的光照和背景），可能无法反映真实环境的多样性。
2. 数据集规模较小（仅400张图像），适合实验但可能无法推广到大规模面部识别系统。
许可说明：
该数据集仅用于教育和研究目的，未经许可不得用于商业应用。
