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。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