摘要：面部皮肤分析与类型分类数据集是一个专门用于皮肤病学、美容学和皮肤类型分析的计算机视觉和机器学习数据集，包含4,093张面部图像，通过7zcode平台导出并组织。数据集为图像子集（150个训练样本和50个验证样本）提供了精心标注的元数据，详细记录了各种皮肤状况在0-5严重程度量表上的评分，旨在促进开发能够分析皮肤健康、分类皮肤类型和评估常见皮肤病学特征（如痤疮、红肿和衰老迹象）严重程度的鲁棒模型。图像采用分类文件夹格式组织，经过预处理（像素数据自动定向、EXIF方向信息剥离、拉伸调整至640×640尺寸），未应用图像增强技术以保持源图像的原始完整性，配套提供两个Excel文件（包含18种不同的生理和皮肤病学特征的量化严重程度评分），直接链接到图像文件名并提供0-5级严重程度评分。
数据集简介
数据集概述
数据集的标注系统涵盖18个皮肤特征维度，按生理功能分为五大类别。痤疮与痘痘类别包括痤疮严重程度（0-5）、黑头、白头和痘印（0-5）；皮肤纹理与油脂类别包括毛孔粗大（0-5）、过度油脂（0-5）和皮肤不均匀（0-5）；敏感性与炎症类别包括皮肤刺激（0-5）、皮肤敏感性（0-5）和红肿严重程度（0-5）；衰老与眼部类别包括眼周细纹（0-5）、眼袋浮肿（0-5）、黑眼圈（0-5）、额头皱纹（0-5）和皮肤弹性（0-5，注意5表示完全无弹性）；水合与色素沉着类别包括脱水程度（0-5，注意5表示非常脱水）、深色斑点/色素沉着（0-5）和雀斑（0-5）。所有评分均采用统一的0-5量表，其中0表示无/最低严重程度，5表示极端严重程度，这种细粒度的多维度标注使得数据集能够支持多标签回归/分类任务，训练多模态网络同时预测多种皮肤状况的严重程度评分，为个性化护肤品推荐、皮肤健康监测和美容咨询提供了量化基础。
面部皮肤分析与类型分类数据集为智能皮肤诊断、个性化护肤和医疗AI研究提供了高质量的多模态数据支撑，在皮肤病学、美容行业、远程医疗和健康管理等领域具有广泛应用价值。数据集特别适合三类应用：图像分类（使用文件夹结构识别基础皮肤类型如油性、干性、混合性）、多标签回归/分类（训练多模态网络同时预测18种皮肤状况的严重程度评分）、医疗AI研究（开发皮肤科医生诊断辅助工具或个性化护肤品推荐引擎）。该数据集对于开发智能皮肤分析应用、美容咨询系统、远程皮肤健康监测、化妆品效果评估、皮肤科辅助诊断系统具有直接的技术支撑作用，有助于实现皮肤健康的量化评估、提供个性化护肤方案、早期发现皮肤问题、优化治疗和护理效果，通过Roboflow平台管理和导出确保了数据组织的规范性和可重现性，配套的最先进计算机视觉训练笔记本和超过10万个数据集及预训练模型的生态系统为研究人员提供了完整的开发环境和资源支持。
数据集来源
本数据集包含4,093张面部图像，经过预处理调整至640×640尺寸，为200个样本（150训练+50验证）提供Excel标注文件，包含18种皮肤特征的0-5级严重程度评分（痤疮、油脂、敏感性、衰老、色素沉着等），用于皮肤类型分类、多标签严重程度预测和个性化护肤推荐系统开发。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-30
文件大小：150M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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