1，MS-Celeb-1M数据集：
MSR IRC是目前世界上规模最大、水平最高的图像识别赛事之一，由MSRA（微软亚洲研究院）图像分析、大数据挖掘研究组组长张磊发起，每年定期举办。从1M个名人中，根据他们的受欢迎程度，选择100K个。然后，利用搜索引擎，给100K个人，每人搜大概100张图片。共100K*100=10M个图片。测试集包括1000个名人，这1000个名人来自于1M个明星中随机挑选。而且经过微软标注。每个名人大概有20张图片，这些图片都是网上找不到的。其他常用人脸数据集：CAISA-WebFace,VGG-Face, MegaFace.
数据有对齐版可以直接用于训练（共80G数据）：
数据下载地址：https://www.msceleb.org/download/aligned
2，FaceImageCroppedWithAlignment.tsv文件提取参考： https://blog.csdn.net/wuqingshan2010/article/details/72081898
下载并解压微软的大型人脸数据集MS-Celeb-1M后，将FaceImageCroppedWithAlignment.tsv文件还原成JPG图片格式。代码如下：
import base64
import struct
import os
def read_line(line):
m_id, image_search_rank, image_url, page_url, face_id, face_rectangle, face_data=line.split("\t")
rect=struct.unpack("ffff",base64.b64decode(face_rectangle))
return m_id, image_search_rank, image_url, page_url, face_id, rect, base64.b64decode(face_data)
def write_image(filename, data):
with open(filename,"wb") as f:
f.write(data)
def unpack(file_name, output_dir):
i=0
with open(file_name, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
m_id, image_search_rank, image_url, page_url, face_id, face_rectangle, face_data = read_line(line)
img_dir = os.path.join(output_dir, m_id)
if not os.path.exists(img_dir):
os.mkdir(img_dir)
img_name = "%s-%s" % (image_search_rank, face_id) + ".jpg"
write_image(os.path.join(img_dir, img_name), face_data)
i += 1
if i % 1000 == 0:
print(i, "images finished")
print("all finished")
def main():
file_name = "G:\\FaceImageCroppedWithAlignment\\FaceImageCroppedWithAlignment.tsv"
output_dir = "E:\\MS-Celeb-1M\\"
unpack(file_name, output_dir)
if __name__ == '__main__':
main()
提取后数据总共800多万张人脸图像：
3，其中同一目录图像有很多数据并非是同一人
网上有一份清理的文档 MS-Celeb-1M_clean_list.txt （包含79076个人，5049824张人脸图像）
