面部吸引力数据
面部外观表达了许多关于身体素质以及心理社会和人格特质的线索。有吸引力的面孔在被看到时能被清晰识别，并且在职业、社交和恋爱关系中通常被给予优势
基本信息
资源简介
面部吸引力数据
Facial attractiveness data 是一个围绕面部外观与自我感知吸引力之间关系而建立的数据集，收录于神经系统疾病／其他分类之下，来源为 search.dataone.org。该数据集面向年轻成年人群体，规模为 n = 601，用于考察面部外观如何影响个体对自身面部吸引力的判断。面部外观本身承载着关于身体素质、心理社会特征与人格特质的多种线索；被他人视为有吸引力的面孔往往能被清晰识别，并在职业、社交与恋爱关系中带来优势。相比之下，自我感知的吸引力此前主要被归因于心理与认知因素，理解仍不充分。该数据集正是为在这一背景下评估面部外观对自我感知面部吸引力的作用而构建，并以 CC0 1.0 公有领域贡献许可开放。
【数据集背景】
面部外观是社会交往中信息量极大的刺激来源，它表达了许多关于身体素质以及心理社会和人格特质的线索。既有认识表明，有吸引力的面孔在被看到时能够被清晰识别，并且这类面孔的拥有者通常在职业、社交和浪漫关系中处于有利位置。然而，个体如何感知自身的面部吸引力，这一问题并未得到充分理解，以往的解释主要集中于心理与认知因素。该数据集的研究背景即在于：将面部外观这一客观可观察的因素纳入对自我感知面部吸引力的考察之中，从而补充以往偏重心理与认知的解释路径。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕面部外观与自我感知面部吸引力之间的关系展开。其研究对象为一个规模较大的年轻成年人群体，样本量为 n = 601。数据集英文名称为 Facial attractiveness data，在本站归入神经系统疾病／其他分类。除上述研究主题与样本规模外，关于具体变量构成、图像或评分字段、文件组织方式等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org。依据源站描述，其研究设计是在一个大型年轻成年人群体（n = 601）中评估面部外观对自我感知面部吸引力的影响。关于采集地点、采集时间、采集流程、设备与伦理审批等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其研究主题，该数据集适用于考察面部外观线索与自我感知面部吸引力之间关系的分析场景，也可用于围绕年轻成年人群体探讨吸引力判断中客观外观因素与心理、认知因素相对作用的研究。由于面部外观被认为与身体素质、心理社会及人格特质线索相关，相关分析亦可能涉及这些方面的讨论。除此之外的具体应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供关于数据读取、变量编码、预处理步骤或分析流程的具体说明。
【质量与限制】
该数据集的样本为年轻成年人群体，规模为 n = 601，这一人群界定构成其结论适用范围的基本边界。关于数据质量评估、缺失情况、测量信度与效度、潜在偏倚等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集以 CC0 1.0 Universal（CC0 1.0）Public Domain Dedication 许可发布。关于具体的引用格式与推荐引用文献，源站未提供。
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。
免登录有偿下载
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
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
面部外观传达了关于身体特征以及心理社会和人格特质的众多线索。有吸引力的面孔在视觉上易于识别，并且在职业、社交和恋爱关系中往往被视为具有优势。另一方面，自我感知的吸引力尚未得到充分理解，主要归因于心理和认知因素。本研究基于一个大型年轻成人群体（n = 601），旨在评估面部外观对自我感知面部吸引力的影响。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
