数据2D人脸面具攻击数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：2D面具,人脸识别,攻击检测,活体检测,生物识别安全,身份验证,身份欺诈,设备多样性,场景多样性
数据概述
本数据集包含超过11,200个视频片段，记录了人们佩戴或手持穿孔式2D打印面具（带有眼洞）的情况。这些视频通过5种不同的设备录制，适用于生物识别安全和活体检测技术的研究，特别是针对面部识别系统中的表现攻击检测。数据集设计旨在满足iBeta Level 1 & 2认证的要求，模拟真实世界中可能的面部识别系统攻击场景，用于提升伪造检测技术的效果。
数据内容涵盖了不同环境背景和人群属性的攻击示例，每张图像或视频中都展示了佩戴或手持面具的人脸，模拟潜在的面部识别系统伪造攻击。数据集的多样性和复杂性使其成为研究活体检测和防欺诈技术的理想数据来源。
关键字段定义如下：
- name: 打印的2D面具文件名
- path: 原始视频的链接路径
- type: 面具的使用方式（佩戴或手持）
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 生物识别安全研究：研究人员可利用该数据集开发和测试面部识别系统中的活体检测算法，提升对伪造攻击的识别能力。
2. 身份验证技术改进：帮助开发更可靠的生物识别认证系统，防止身份欺诈和身份盗用。
3. 检测技术评估：用于评估和优化现有活体检测技术的准确性和鲁棒性，特别是在复杂多变的环境和攻击场景中。
4. 机器学习模型训练：为AI/ML项目提供高质量的数据支持，训练模型识别和抵御各种伪造攻击。
5. 行业标准认证：支持企业或研究机构满足iBeta Level 1 & 2认证要求，提升产品合规性和安全性。
通过使用该数据集，研究人员和开发者能够更好地理解生物识别系统中的潜在攻击方式，并开发更先进的防御机制，保障身份验证系统的可靠性。
此数据集为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，助力推动面部识别和活体检测技术的创新与发展。
