YouTube Faces Dataset est une base de données de vidéos faciales utilisée pour étudier le problème de la reconnaissance faciale sans contrainte dans les vidéos. L'ensemble de données contient 3 425 vidéos provenant de 1 595 sujets. Les vidéos proviennent toutes de YouTube, avec environ 2,15 vidéos pour chaque sujet. Le clip le plus court dure 48 images, le clip le plus long est de 6 070 images et la durée moyenne des vidéos coupées est de 181,3 images.

L'ensemble de données YouTube Faces a été publié par l'Université de Tel Aviv en Israël en 2011. Les articles connexes incluent « Lior Wolf, Tal Hassner et Itay Maoz Face Recognition in Unconstrained Videos with Matched Background Similarity ».