真人生物特征欺骗攻击数据集-人脸活体检测与防伪数据集-trainingdatapro
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸识别,活体检测,防伪,生物特征,人脸欺骗,深度学习,视频,图像,大数据集
数据概述：
本数据集基于真人面部图像和视频构建，旨在用于人脸活体检测（也称“活体检测”）和防伪技术的研发。数据集包含真实人物的图像和视频，旨在模拟各种欺骗攻击场景。数据集中既有静态的自拍照片，也有动态的视频，从而为研究人员提供了丰富的素材，以开发能够有效识别并防御欺骗攻击的算法。
数据集包含两种主要类型的文件：
照片（photo）：人物的自拍照片。
视频（video）：人物的真实视频。
此外，数据集还包含一个.csv文件，其中包含了每个人的ID、照片链接和视频链接。
数据集的完整版本（商业使用）包含98,000个文件，提供更全面的数据，并附带了详尽的元数据。
元数据（针对完整数据集）：
assignment_id：媒体文件的唯一标识符。
worker_id：人物的唯一标识符。
age：人物的年龄。
true_gender：人物的真实性别。
country：人物的国籍。
ethnicity：人物的种族。
video_extension：视频文件的扩展名。
video_resolution：视频分辨率。
video_duration：视频时长。
video_fps：视频的帧率。
photo_extension：照片文件的扩展名。
photo_resolution：照片分辨率。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下研究和应用场景：
人脸活体检测算法的训练与评估：开发能够区分真实人脸和欺骗攻击（如照片、视频重放等）的算法。
人脸识别系统的安全性增强：评估人脸识别系统在面对欺骗攻击时的脆弱性，并开发相应的防御措施。
生物特征安全领域的研究：探索更安全可靠的生物特征认证方法。
欺骗攻击检测技术的开发：研究和开发能够识别各种欺骗攻击手段的算法和系统。
