ForenFace面部图像视频库
法医学面部图像和视频库，可作为眼周外伤识别的面部背景数据，由Netherlands Forensic Institute提供，来自University of Twente数据库，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
ForenFace面部图像视频库
【一句话概览】
ForenFace 是一个面部图像与视频数据库，由荷兰法医研究所（NFI）托管。该数据库包含 98 名受试者的视频序列及提取图像，由六种不同类型的监控摄像头录制，同时还包含高分辨率图像和 3D 扫描。其中 435 张图像（87 名受试者，每人五张）的子集已人工标注，形成包含近 19,000 条条目的丰富标注，并提供训练/测试协议。该数据集涉及面部图像、视频数据库、监控摄像头、3D 扫描、法医学和生物识别等标签（来源 utwente.nl）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ForenFace》。
【数据内容】
源站原始描述：ForenFace is a facial image and video database. It contains video sequences and extracted images of 98 subjects recorded with six different surveillance camera of various types. Moreover, it also contains high resolution images and 3D scans. A subset of 435 images (87 subjects, five images per subject) has been manually annotated, yielding a unique and very rich annotation containing almost 19.000 entries. It also contains a training/testing protocol. This dataset is hosted by the Netherlands Fo…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：ForenFace是一个面部图像和视频数据库。它包含了98名受试者的视频序列和提取图像，这些资料是通过六种不同类型的监控摄像头记录的。此外，该数据库还收录了高分辨率图像和3D扫描数据。其中，一个包含435张图像的子集（涉及87名受试者，每人五张图像）已进行人工标注，形成了独特且极为丰富的注释，条目近19,000项。该数据库还附带了一个训练/测试协议。此数据集由荷兰法医研究所(NFI)托管。
【主题与分类】
主题标签：facial image、video database、surveillance camera、3D scans、forensics、biometrics。
【获取与许可】
源站页面：https://www.utwente.nl/en/eemcs/dmb/downloads/forenface/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.utwente.nl/en/eemcs/dmb/downloads/forenface/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
法医学面部图像和视频库，可作为眼周外伤识别的面部背景数据。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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