FaVCI2D具有挑战性冒名者与多样化人口统计特征的人脸验证数据集

数据集概述

该数据集聚焦人脸验证任务，针对现有数据集冒名者对挑战性不足、人口统计特征多样性欠缺的问题，构建包含视觉相似冒名者对及性别、国家、年龄元数据的FaVCI2D数据集，用于细粒度分析与模型性能验证。

文件详解

• 文件名称：favci2d_readme.pdf
• 文件格式：PDF
• 文件内容：为数据集的说明文档，包含数据集构建背景、设计原则、构成细节及使用指引等信息，无结构化数据文件。

适用场景

• 人脸验证模型鲁棒性测试：评估模型在挑战性冒名者对下的识别性能
• 公平性分析：基于性别、国家、年龄元数据，研究模型在不同人口统计群体中的性能差异
• 算法优化：为开发更具泛化能力的人脸验证算法提供测试基准
• 伦理合规研究：参考数据集的伦理设计思路，探索人脸分析研究中的合规性方案