数据集介绍

人脸关键点检测是计算机视觉中基础且关键的任务之一，广泛应用于人脸识别、人脸校准、表情识别、三维建模、虚拟人物驱动、医学影像建模等领域。

本数据集共收录了 818 组高质量人脸图像，并针对每张图像完成了标准的68个关键点精准标注，覆盖眼睛、眉毛、鼻翼、唇部、下巴、脸部轮廓等典型区域，标注格式与主流检测框架（如 dlib、OpenCV、MediaPipe）兼容，可直接用于关键点检测模型训练与评估。

该数据集采用标准的 68 点人脸关键点标注体系，涵盖眼、眉、鼻、唇、颌部等关键结构，标注精度高，结构清晰，兼容各类深度学习模型输入格式。图像样本多样化，覆盖多角度、不同性别和表情状态（如微笑、中性等），适合用于训练高鲁棒性的人脸对齐和姿态估计模型。与开源数据集（如 300-W、AFLW）相比，本数据集更加清晰规范，便于集成进商业项目，是搭建虚拟人物、表情识别系统、人脸建模工具链的理想入门数据。