1. ， 哥伦比亚大学创建, 图像尺寸为128*128，共1440张图像，每类72张图像，共20类。每张图像名称如：obj1_1。

          浙江大学也提供了处理后的COIL20数据库，一般都用这个数据库，为matlab的.mat格式，包含两个矩阵, 一个是特征矩阵fea,一个是类标矩阵gnd，每张图像

          被降采样为32*32，即1024维。fea的维数为1440*1024。COIL20.mat

         引用格式：”Columbia Object Image Library (COIL-20)," S. A. Nene, S. K. Nayar and H. Murase,Technical Report CUCS-005-96, February 1996.  online available:

    2.  AR_all, 每张图像被降采样为50*40,共3120张图像，120类，每类26张图像。

        引用格式：online available：

        详细介绍为：created by Computer Vision Center。共126类，70个男人，56个女人，正面脸，拥有不同的面部表情，光照条件，遮挡（occlusions）（眼镜，围巾），每一个志愿者都采集了两组（2个星期前后）。1-26张图像分别对应：

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14-26
自然表情	微笑	生气	呐喊	左侧光照	右侧光照	所有光照	眼镜	眼镜，左侧光照	眼镜，右侧光照	围巾	围巾，左侧光照	围巾，右侧光照	2周后的图像，顺序与1-13一样

3、合成数据库： Twinpeaks and Swiss data set . http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html

 4、深度学习提取的特征数据库：https://sites.google.com/site/crossdataset/home/files

 user: crossdataset#

pw: crossdataset2014

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