整理了一下关于人脸识别训练需要用的数据库资源，包含了ORL、AFW、Helen等数据库，还对姿态偏转的人脸图像进行了分类

人脸识别数据库，适用于机器学习对于人脸数据库集的训练，本部分为lfpw数据库集

传统的多角度人脸表情识别方法是对角度特殊的样本采用角度特殊的分类器识别，该方法忽略了不同角度的人脸表情是相同的人脸表情的不同表现形式，而且传统的多角度人脸表情特征提取时间较长以及不能满足增量更新的要求，基于此，提出了一种新的多角度人脸表情识别方法。该方法首先提取回归模型的增量修正特征，然后用PCA进行特征选择，最后采用判别共享高斯过程隐变量模型识别多角度人脸表情。在CMU-PIE和LFPW数据库上的对比实验表明了该方法较传统的多角度人脸表情识别方法好。

300W-LP主要包含8个数据库： 'AFW', 'AFW_Flip', 'HELEN', 'HELEN_Flip', 'IBUG', 'IBUG_Flip','LFPW','LFPW_Flip' 数据库特色：大多数算法都是为中小型姿态（45度以下）的人脸设计的，缺乏在高达90度的大型姿态下对齐人脸的能力。本数据库包含大角度姿态。