显示欺骗攻击数据集

显示欺骗攻击数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：活体检测，生物识别，反欺骗，视频分类，深度学习，面部识别

数据概述： 本数据集包含30,000多个视频，涵盖了真实人员在不同分辨率、视角和色彩下的面部展示。数据集旨在帮助研究人员区分真实实时视频与欺骗性重放视频，适用于反欺骗技术的研究与开发。视频文件包括独特的标识符、人员信息（如年龄、性别、国家、种族）及视频属性（如分辨率、时长、帧率）。

数据用途概述： 该数据集适用于活体检测系统的开发、反欺骗技术的研究与改进。研究者可利用此数据集训练深度学习模型，提升面部识别系统的安全性，防止欺骗攻击。此外，数据集对开发更有效的身份验证系统具有重要意义，尤其在智能手机等易受欺骗攻击的设备中。该数据集还支持探索新型神经网络架构，以提高反欺骗模型的准确性和泛化能力。