好人与坏人面部图像数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：好人,坏人,面部图像,分类模型,情感分析,数据偏差,机器学习,计算机视觉
数据概述：
本数据集由两组面部图像组成，分为“好人”（Savory）和“坏人”（Unsavory）两类。其中，“坏人”类包含被定罪的罪犯面部图像，“好人”类包含普通人的面部图像。数据集经过处理，去除重复图像，并使用MTCNN模块对原始图像进行面部裁剪，以减少背景特征对分类任务的干扰。数据集分为训练集、验证集和测试集，每类在训练集中有5610张图像，在验证集和测试集中各有300张图像。
数据用途概述：
该数据集适用于开发面部图像分类模型，研究面部图像与个体性格或行为倾向之间的潜在关联。研究人员可以利用此数据集探索面部特征与分类任务的关联性，如情感分析、面部识别等。同时，数据集揭示了潜在的偏差问题（如情绪偏差、眼镜偏差和种族偏差），为研究这些偏差对分类模型性能的影响提供了条件。此外，数据集可用于教育培训，帮助学习者理解数据偏差对模型的影响。
注意：本数据集仅供个人研究使用，禁止用于政府或商业用途。
