lfw数据集标签是什么意思

lfw数据集是为了研究 非限制环境下的人脸识别问题而建立。

LFW 人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成的数据库，主要用来研究非受限情况下的人脸识别问题。LFW 数据库主要是从互联网上搜集图像，而不是实验室，一共含有13000 多张人脸图像，每张图像都被标识出对应的人的名字。

lfw数据集标签意义：

LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片。

询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 算法的性能。

可以看出，在LFW 数据库中人脸的光照条件、姿态多种多样，有的人脸还存在部分遮挡的情况，因此识别难度较大。 LFW 数据库性能测评已经成为人脸识别算法性能的一个重要指标。

LFW人脸数据集主要用于测试模型准确率。目前LFW数据集不用作训练，主要用于测试，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛。

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。