Labeled Faces in the Wild是一个面部照片数据库，专为研究无约束人脸识别问题而设计。该数据集包含从网络收集的13,000多张面部图像。每张脸都标有图中人物的名字。图中的1680人在数据集中有两张或更多不同的照片。该数据集是在互联网上收集的着名人物的JPEG图片的集合。所有详细信息均可在官方网站上获得：http：//vis-www.cs.umass.edu/lfw/，每张照片都以一张脸为中心。每个通道的每个像素（RGB中的颜色）由浮点范围0.0-1.0编码。该任务称为面部识
LFW人脸数据库的简介
LFW (Labled Faces in the Wild)人脸数据集：是目前人脸识别的常用测试集，其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度会增大，尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现，对这些多人脸图像仅选择中心坐标的人脸作为目标，其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为2
LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。
这个集合被广泛应用于评价 face verification算法的性能。
LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。
这个集合被广泛应用于评价 face verification算法的性能。
