移动设备人脸活体检测攻击数据集-手机攻击数据集-trainingdatapro
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸活体检测,生物特征识别,手机攻击,伪造攻击,2D打印攻击,面具攻击,视频数据集,计算机视觉,深度学习,反欺骗,安全,移动设备
数据概述：
本数据集是一个专门用于评估和训练人脸活体检测系统的手机攻击数据集，旨在模拟真实世界中针对移动设备人脸识别技术的欺骗攻击。数据集包含多种类型的视频，模拟了攻击者使用不同方式伪造人脸以欺骗活体检测系统的行为。
数据集主要包含以下四种类型的视频：
mask：模拟使用仅有眼睛孔的2D纸质/纸板面具进行的攻击。
mask_cut：模拟使用有眼睛、鼻子和嘴巴切口的2D纸质/纸板面具进行的攻击。
outline：模拟使用2D纸质/纸板轮廓（剪影）进行的攻击。
real：真实人脸视频，作为对比和验证，展示了真实用户的面部表现。
数据集旨在帮助研究人员开发和改进人脸活体检测技术，使其能够有效区分真实人脸和伪造攻击。数据集包含超过7200个视频，涵盖了不同性别、不同设备类型和不同攻击方式。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
训练和评估人脸活体检测算法：用于训练深度学习模型，使其能够识别和防御各种伪造攻击。
研究人脸欺骗攻击：帮助研究人员深入了解不同类型的攻击手段，并开发更有效的防御策略。
安全领域应用：用于提升移动设备和各种应用（如身份验证、门禁系统等）的人脸识别安全性。
学术研究：为计算机视觉、生物特征识别、模式识别等领域的研究提供实验数据。
数据集提供了丰富的数据，有助于研究人员开发出更强大、更可靠的人脸活体检测系统，从而应对日益复杂的欺骗攻击。
