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CASIA_SURF活体检测数据库系统

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简介：
CASIA_SURF活体检测数据库系统是由中国科学院自动化研究所开发的一款用于评估和测试生物特征识别技术中活体检测性能的数据集。该系统包含了多种类型的样本，旨在提高人脸识别和其他生物特征认证的安全性与可靠性。 CASIA-SURF数据集是目前活体检测领域常用的基准数据集之一。然而，许多网络上的链接已经失效，并且一些资源需要解压密码才能访问，因此找到一个完整可用的版本较为困难。当前最新的算法几乎可以在该数据集上实现非常高的性能表现，未来它可能更多地被用作科研的基础资料。更新后的这个版本相比之前的版本有所改进和完善。

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  • CASIA_SURF活体检测数据库系统
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    CASIA_SURF活体检测数据库系统是由中国科学院自动化研究所开发的一款用于评估和测试生物特征识别技术中活体检测性能的数据集。该系统包含了多种类型的样本，旨在提高人脸识别和其他生物特征认证的安全性与可靠性。 CASIA-SURF数据集是目前活体检测领域常用的基准数据集之一。然而，许多网络上的链接已经失效，并且一些资源需要解压密码才能访问，因此找到一个完整可用的版本较为困难。当前最新的算法几乎可以在该数据集上实现非常高的性能表现，未来它可能更多地被用作科研的基础资料。更新后的这个版本相比之前的版本有所改进和完善。
     
  • CASIA-SURF活体检测数据库
    优质
    CASIA-SURF活体检测数据库是由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室建立的一个专注于评估生物认证系统中活体检测性能的数据集。 中科院活体检测数据库。
     
  • CASIA-SURF人脸活体检测数据库
    优质
    CASIA-SURF人脸活体检测数据库是由中国科学院自动化研究所构建的大规模数据集，旨在推动人脸识别技术中的活体检测研究。 CASIA-SURF人脸活体检测数据集包含了丰富的面部图像样本，用于研究和发展人脸识别技术中的真实性和安全性验证方法。该数据集旨在帮助研究人员评估不同算法在识别真人与伪造（如照片、视频）方面的性能。
     
  • OULU-NPU人脸活体检测数据集
    优质
    OULU-NPU人脸活体检测数据集是一个专为评估防伪算法效能设计的数据库，包含多种攻击类型的真实世界样本，促进生物识别安全研究。 目前质量最好的平面呈现攻击检测数据集现已上传至百度网盘。
     
  • 活体检测JAR包
    优质
    活体检测JAR包是一款专为开发者设计的软件开发工具包，用于实现人脸识别过程中的活体检测功能，确保用户是真实存在的人而非照片或视频，广泛应用于移动支付、线上身份验证等领域。 活体检测的jar包可以直接下载并解压使用。解压完成后将其放置在项目中的适当位置，并构建路径即可。
     
  • 指纹活体检测
    优质
    指纹活体检测技术是一种用于验证指纹信息真实性的安全措施，通过识别活体生物特征来防止假指纹欺骗，广泛应用于智能手机、银行等需要高安全性身份认证的场景。 在该项目中，我们探索了两种不同的分类模型（SVM和支持向量机）以及神经网络用于指纹活动度检测。 我们的研究首先从指纹图像中提取特征，并开发机器学习模型以区分真实与伪造的指纹。所使用的特征提取方法包括BSIF、WLD、LPQ和CNN-RFW等技术。在训练这些模型的过程中，我们采用了10倍交叉验证的方法来防止过拟合，并采取了诸如降维及添加高斯噪声层等措施。为了扩展训练数据集规模，我们也通过增加现有图像的变种数量引入新的训练样本。 我们的实验结果显示，在不同模型上均达到了80%到99%之间的测试准确度，在Digital Persona数据集中也超越了许多LivDet 2015竞赛中的参赛者表现。
     
  • 人脸验证与活体检测数据集汇总
    优质
    本数据集汇总提供了多种用于人脸验证和活体检测的研究资源，涵盖不同场景下的高质量图像及视频样本。 本压缩包包含以下人脸识别与活体检测数据集：3DMAD、CALFW、CASIA-CeFA、CASIA-FASD、CASIA-SURF、CelebA_Spoof、CPLFW、DISFA、DISFA+、HKBU_MARS_V1+、HQ-WMCA、lfw、MSU-MFSD、OULU-NPU、Oulu唇语数据集、Oulu表情数据集、SIW、UVA-NEMO、Vggface2和WFFD蜡像数据集。这些数据集均是在构建抗欺骗的人脸识别系统过程中收集的。
     
  • Python与dlib的活体检测
    优质
    本项目利用Python编程语言结合dlib库实现高效准确的人脸活体检测功能。通过分析面部特征点确认真实人脸，有效防止照片或视频攻击。 基于Python和dlib实现的活体检测参考了眨眼检测代码。其原理是选取人脸68个特征点中的几个关键点，计算它们之间的欧氏距离比率，并与特定阈值进行比较以判断是否通过验证。具体步骤包括左转头、右转头以及张嘴动作。
     
  • CASIA-SURF活体检测数据集（含密码）及相关论文
    优质
    本资源提供CASIA-SURF活体检测数据集及配套研究论文。该数据集包含多种场景下的图像与视频，旨在提升生物认证系统的安全性。附带文档深入探讨了算法模型和实验结果。 2019年人脸防伪检测挑战赛使用了CASIA-SURF数据集（带密码）。该数据集中包含的数据模态最全面，包括RGB、Depth和IR三种模式；采集的人数最多，达到1000人；评价指标采用ROC曲线，纵坐标为TPR（真正例率），横坐标为FPR（假正例率）；评估协议最为多样。