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## Bonus
[參考資料](https://blog.csdn.net/hacker_long/article/details/106536402)

- **年齡數據集**
    1. CACD2000: http://bcsiriuschen.github.io/CARC/
    ![](https://i.imgur.com/06uPuHn.jpg)
    發佈於2013年，這是一個名人數據集，包含了2000個人的163446張名人圖片，其範圍是16到62歲。
    2. Adience: https://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html#frontalized
    ![](https://i.imgur.com/jq6TbQH.png)
    發佈於2014年，這是採用iPhone5或更新的智能手機拍攝的數據，共2284個人26580張圖像。它的標註採用的是年齡段的形式而不是具體的年齡，其中年齡段為（0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48-53、60 +）。
    4. IMDB-wiki:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
    ![](https://i.imgur.com/2cBpTKX.png)
    發佈於2015年，IMDB-WIKI人臉數據庫是由IMDB數據庫和Wikipedia數據庫組成，其中IMDB人臉數據庫包含了460723張人臉圖片，而Wikipedia人臉數據庫包含了62328張人臉數據庫，總共523051張人臉數據。都是從IMDb和維基百科上爬取的名人圖片，根據照片拍攝時間戳和出生日期計算得到的年齡信息，以及性別信息，對於年齡識別和性別識別的研究有著重要的意義，這是目前年齡和性別識別最大的數據集。

- **顏值數據集**
    1. SCUT-FBP5500:https://github.com/HCIILAB/SCUT-FBP5500-Database-Release
    ![](https://i.imgur.com/HeVaytb.jpg)
    發佈於2017年，數據集共5500個正面人臉，年齡分佈為15-60，全部都是自然表情。包含不同的性別分佈和種族分佈（2000亞洲女性、2000亞洲男性、750高加索男性、750高加索女性），數據分別來自於數據堂，US Adult database等。每一張圖由60個人進行評分，共評為5個等級，這60個人的年齡分佈為18～27歲，均為年輕人。適用於基於表觀和形狀等的模型研究。同時，每一個圖都提供了86個關鍵點的標註。
    2. Selfier:https://www.crcv.ucf.edu/data/Selfie/
    ![](https://i.imgur.com/N16Kgkr.jpg)
    發佈於2015年，作者們從selfeed.com網站上收集了46,836張自拍圖，然後標註了36種屬性，分為以下組別，前面是屬性，後面是具體的分類。
    性別/年齡/種族/臉型/臉部表情/頭髮顏色/髮型/裝飾/其他/光照條件
    每一張圖像都標註了受歡迎的分數，該數據集可以用於研究人臉屬性與受歡迎程度之間的關係。
    
- **人臉化妝數據集**
    - 1.YMU，VMU，MIW，MIFS等妝造數據集:http://www.antitza.com/makeup-datasets.html
    ![](https://i.imgur.com/ofstQIY.png)
    發佈於2012年，這是一個女性面部化妝數據集，可用於研究化妝對面部識別的影響。總共包括4個子數據集：
        - YMU（YouTube化妝）：這是從YouTube視頻化妝教程中獲取的面部圖像，YouTube網址為http://www.antitza.com/URLs_YMU.txt。
        - VMU（虛擬化妝）：這是將從FRGC數據庫中採集的高加索女性受試者的面部圖像，使用公開的軟件來合成的虛擬化妝樣本，軟件來自www.taaz.com。
        - MIW：從互聯網獲得有化妝和沒有化妝的受試者的前後對比面部圖像。
        - MIFS：化妝誘導面部欺騙數據集：這是從YouTube化妝視頻教程的107個化妝視頻中獲取。每一組包含3張圖片，其中一張圖片是目標的化妝前的主體圖像，一個是化妝後的，另一個是其他人化同樣的妝試圖進行欺騙的圖片。
    - 2.妝容遷移數據集：http://liusi-group.com/projects/BeautyGAN
    ![](https://i.imgur.com/bkrJiku.jpg)
    發佈於2018年，包括3834張女性人臉圖，其中1115張無妝造人臉，2719張有妝造人臉。妝造類型包括不同程度的煙熏妝(smoky-eyes makeup style)、華麗妝(flashy makeup style)、復古妝(Retro makeup style)、韓式妝(Korean makeup style)及日式妝(Japanese makeup style )。

- **臉老化**
    - 1.[HasnainRaz-Fast-AgingGAN](https://github.com/HasnainRaz/Fast-AgingGAN)
    ![](https://i.imgur.com/rwDDPvk.png)

- **變男變女**
    - 1.[使用CycleGAN製作轉男轉女的APP](https://chtseng.wordpress.com/2020/07/31/%e4%bd%bf%e7%94%a8cyclegan%e8%a3%bd%e4%bd%9c%e8%bd%89%e7%94%b7%e8%bd%89%e5%a5%b3%e7%9a%84ap/)

-- 臉部辨識68點
    - https://blog.csdn.net/AI_girl/article/details/86165960?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
    - https://blog.csdn.net/qq_35113235/article/details/106271670
    - https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78348086