本文主要介绍以下几种常用的人脸数据库：
（1）FERET人脸数据库
http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm
由FERET项目创建，此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
（2）CMU Multi-PIE人脸数据库
http://www.flintbox.com/public/project/4742/
由美国卡耐基梅隆大学建立。所谓“PIE”就是姿态（Pose），光照（Illumination）和表情（Expression）的缩写。CMU Multi-PIE人脸数据库是在CMU-PIE人脸数据库的基础上发展起来的。包含337位志愿者的75000多张多姿态，光照和表情的面部图像。其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的，目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合。
（3）YALE人脸数据库（美国，耶鲁大学）
http://cvc.cs.yale.edu/cvc/projects/yalefaces/yalefaces.html
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建，包含15位志愿者的165张图片，包含光照、表情和姿态的变化。
Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本，相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿态以及遮挡变化。
（4）YALE人脸数据库B
https://computervisiononline.com/dataset/1105138686
包含了10个人的5850幅在9种姿态，64种光照条件下的图像。其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的，主要用于光照和姿态问题的建模与分析。由于采集人数较少，该数据库的进一步应用受到了比较大的限制。
（5）MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建，包含16位志愿者的2592张不同姿态（每人27张照片），光照和大小的面部图像。
（6）ORL人脸数据库
https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
由英国剑桥大学AT&T实验室创建，包含40人共400张面部图像，部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化。该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用，但由于变化模式较少，多数系统的识别率均可以达到90%以上，因此进一步利用的价值已经不大。
ORL人脸数据库中一个采集对象的全部样本库中每个采集对象包含10幅经过归一化处理的灰度图像，图像尺寸均为92×112，图像背景为黑色。其中采集对象的面部表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着以及戴或不戴眼镜等，不同人脸样本的姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度。
（7）BioID人脸数据库
https://www.bioid.com/facedb/
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。
（8）UMIST图像集
由英国曼彻斯特大学建立。包括20个人共564幅图像，每个人具有不同角度、不同姿态的多幅图像。
（9）年龄识别数据集IMDB-WIKI
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
包含524230张从IMDB和Wikipedia爬取的名人数据图片。应用了一个新颖的化回归为分类的年龄算法。本质就是在0-100之间的101类分类后，对于得到的分数和0-100相乘，并将最终结果求和，得到最终识别的年龄。
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