人脸图像真伪识别数据集FaceImageAuthenticityIdentificationDataset-wonabru
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸识别，图像分析，深度学习，真伪鉴别，图像篡改，计算机视觉，二分类，数据标注
数据概述：
该数据集包含人脸图像数据，用于训练和评估人脸图像真伪识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的人脸图像。
数据维度：数据集包含多个人脸关键点坐标信息，以及图像的真伪标签。关键点包括：bottom_lip_x, chin_x, left_eye_x, left_eyebrow_x, nose_bridge_x, nose_tip_x, right_eye_x, right_eyebrow_x, top_lip_x, bottom_lip_y, chin_y, left_eye_y, left_eyebrow_y, nose_bridge_y, nose_tip_y, right_eye_y, right_eyebrow_y, top_lip_y，以及label字段（FAKE或REAL），和 split字段（train）。
数据格式：CSV格式，文件名为results_train.csv，每行数据记录了人脸关键点坐标和图像真伪标签。
来源信息：数据来源于公开的人脸图像数据集，经过标注和处理，用于训练人脸真伪识别模型。
该数据集适合用于人脸真伪鉴别、图像篡改检测等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如人脸识别、图像篡改检测、对抗样本分析等。
行业应用：可用于安全领域，例如身份验证、欺诈检测等。
决策支持：支持开发基于人脸图像的身份验证系统，提高安全性。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等课程的教学资源，帮助学生理解人脸识别和图像分析。
此数据集特别适合用于探索人脸图像的真伪判别方法，构建高效的人脸真伪识别模型，提升图像安全性和身份验证的准确性。
