CelebV人脸数据集：特性与适用范围

数据集背景与发展

CelebV数据集是CelebA（Celebrities Faces Attributes）数据集的优化版本，由香港中文大学、深圳大学和微软亚洲研究院联合开发。原CelebA数据集包含超过20万张名人图像，每张均标注40个属性特征和5个关键点位置。CelebV通过对CelebA实施筛选标准，最终形成包含1万张图像的精简版本。

核心优势

• 数据规模精简：10,000张图像的体量使其特别适合小规模实验验证
• 质量控制严格：相较原始数据集具备更优的图像清晰度与数据洁净度
• 标注体系完善：完整继承CelebA的标准化标注体系

文件结构说明

1. Anno文件：包含边界框(bounding box)、面部关键点(landmark)及属性(attribute)标注
2. Eval文件：提供训练集(training)、验证集(validation)和测试集(testing)的标准划分
3. Img文件夹：存储全部人脸图像数据
4. README.txt：详细说明各组成模块的技术规范

应用场景与局限

该数据集专为人脸识别和面部属性分析任务设计，可有效支持机器学习模型的训练与验证。但需注意其样本规模可能带来数据偏差风险，在需要广泛表征人脸特征的场景中需谨慎使用。

数据选择要点：除CelebV外，LFW、CASIA-WebFace等数据集各有特点，研究者应根据具体实验目标选择最适配的数据源。