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日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度學習實戰（不定時更新）
https://www.kaggle.com/deadskull7/fer2013
Fer2013人臉表情數據集由35886張人臉表情圖片組 成，其中，測試圖（Training）28708張，公共驗證
圖（PublicTest）和私有驗證圖（PrivateTest）各 3589張，每張圖片是由大小固定爲48×48的灰度圖
像組成，共有7種表情，分別對應於數字標籤0-6， 具體表情對應的標籤和中英文如下： 0 anger 生氣； 1 disgust 厭惡； 2 fear 恐 懼； 3 happy 開心； 4 sad 傷心；5 surprised 驚 訝； 6 normal 中性。
數據集並沒有直接給出圖片，而是將表情、 圖片數據、用途的數據保存到csv文件中： 第一張圖是csv文件的開頭，第一行是表
頭，說明每列數據的含義，第一列表示表 情標籤，第二列即爲圖片數據，這裏是原 始的圖片數據，最後一列爲用途。
數據集並沒有直接給出圖片，而是將表情、 圖片數據、用途的數據保存到csv文件中： 第一張圖是csv文件的開頭，第一行是表頭， 說明每列數據的含義，第一列表示表情標 籤，第二列即爲圖片數據，這裏是原始的 圖片數據，最後一列爲用途。
300 Face in Wild 是一個人臉識別和輪廓標註數據，該數據及也是機器視覺等級會議 ICCV 2013 人臉檢測競賽所使用的數據集。
helen數據集有2330張圖片，每個圖片有11個分類。
除 Kodak Data Set 之外，現有圖像庫大多是灰度圖像，這是因爲早期的人臉檢測和識別算法都是針
對灰度圖像展開的，及後期圖像灰度化的需要。隨着彩色圖像的普及，彩色圖像中的人臉檢測方法
(例如基於膚色分割的方法)也越來越受到研究者的重視，對這些方法的訓練、測試和評價的圖像庫還
比較少，一般由研究者根據特定的標準自主建立。
1，人臉識別流程：
人臉採集，人臉檢測，人臉圖像預處理，人臉特徵提取，匹配與識別
2，人臉檢測：
檢測速度，魯棒性，誤識別率，檢測率
3，常用數據集：
FER13 Dataset，300 Face in Wild等等