人脸图像分类数据集

人脸图像分类数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：人脸图像,真实与伪造,深度学习,计算机视觉,图像分类,数据清洗,模型训练

数据概述： 本数据集包含2000张人脸图像样本，分为真实人脸图像和伪造人脸图像两类。由于部分数据加载失败，实际可用样本数量约为1600-1800张每类。数据集使用facenet_pytorch工具进行人脸检测，未添加额外的图像边界框扩展处理，确保数据的真实性与原始性。

数据用途概述： 该数据集适用于人脸图像分类任务，包括真实与伪造人脸图像的识别、计算机视觉算法的训练与验证、深度学习模型的性能评估等场景。研究人员可利用此数据集进行图像分类模型的开发与优化，探索不同类型人脸图像的特征差异；开发者可用于测试与改进人脸识别算法的准确性和鲁棒性；教育机构可将其用于教学实践，帮助学生理解图像处理与分类算法的核心原理。