一、CACD数据集介绍
Cross-Age Celebrity Dataset：迄今为止最大的跨年龄人脸识别和检索数据集，包含 2,000 位16岁-62岁名人的 163,446 张图像
数据集发布方：中央研究院咨询科学研究所
发布年份：2014年
数据格式：图像
数据量：163.446K
数据集大小: 7.83GB
高速下载CACD数据集：https://www.graviti.cn/open-datasets/CACD
近年来，人脸识别研究虽已取得一定进展，但在跨年龄的人脸识别和检索方面仍面临挑战。以往，我们使用具有强大参数假设的复杂模型来建模人脸老化过程，而这次我们以数据为驱动来解决这个问题。
我们提出了一种新的编码框架——跨年龄参考编码（Cross-Age Reference Coding, CARC）。通过利用网上免费提供的大规模图像数据集作为参考集，CARC能够使用年龄不变的参考空间对人脸图像的低层特征进行编码。在测试阶段，所提出的方法只需要一个线性投影来编码特征，因此它是高度可扩展的。为了全面评估我们的工作，我们引入了一种新的跨年龄名人数据集——Cross-Age Celebrity dataset, CACD，用于识别和检索跨年龄的人脸。该数据集包含超过16万张16岁-62岁的2,000位名人照片。
实验结果表明，该方法在我们的数据集以及其他广泛应用的年龄、形态数据集上都能表现出最佳性能。
跨年龄名人数据集CACD包含2,000位名人的163,446张图像。这些图像以名人的名字和年份（2004-2013）作为关键词，通过搜索引擎搜集而来。因此，我们只需从照片拍摄年份中减去出生年份，便可以估算出照片上名人的年龄。
CACD数据集包含两个MATLAB结构：
- celebrityData-2,000位名人的信息
- name-名人的名字
- identity -名人id
- birth-名人的出生年份
- rank -在构建数据集时，IMDB.com网站上同出生年份名人的排名
- lfw -名人是否在LFW数据集中
2. celebrityImageData -名人脸部图像的信息
- age-估计名人的年龄
- identity -名人id
- year-估计照片拍摄的年份
- feature-从16个面部标志中提取75,520维LBP特征
- name -图像文件名
二、CACD数据集高速下载
针对海外数据获取难、下载慢的问题，Graviti给出了一站式解决方案——将全球资源Host至国内镜像，无需VPN访问即可享受高速下载。
1、点击进入Graviti公开数据集-CACD数据集主页
2、点击「获取数据集」，将CACD数据集加入我的公开数据集
3、系统自动跳转到GAS控制台-TensorBay-公开数据集后，点击进入「CACD数据集」管理页面
4、下载CACD数据集
三、CACD数据集在线可视化
使用Graviti可视化插件，实现在线可视化数据标注分布，所见即所得！
1、停留在刚才的TensorBay-GAS控制台，点击「数据详情」-「数据可视化」，可查看CACD的原数据
2、进入「标注详情」页，点击「详情」-「可视化」，查看标注数据：数据标注、标签分布一览无余
3、查看标签分布统计列表、柱状图及饼图
四、CACD数据集的使用与管理
对于部分Graviti提供的标准格式的公开数据集，支持Fork公开数据集的功能。用户可将公开数据集获取至【我的数据集】，在线修改、使用数据；进行版本管理。
具体步骤如下：
1、在TensorBay-GAS控制台-CACD数据集主页，点击「Fork」获取数据集
2、前往「我的数据集」，点击进入「CACD」数据集主页
3、进入「数据集详情」页，在Draft（草稿模式）下，可选择上传数据、发布数据集等基本功能，并享受版本管理、在线可视化、数据协同等服务，还通过开发者工具在线集成与云端使用数据
五、更多人脸数据集推荐
高质量经典人脸数据集汇总：
https://www.graviti.cn/article/gao-zhi-liang-jing-dian-ren-lian-shu-ju-ji-ji-xia-zai-di-zhi