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深度学习 人脸识别活体检测 WMCA 人脸识别活体检测 数据集 压缩版 第二卷

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简介：
该系统包含了对齐的人脸图像数据集：C代表可见光/彩色图像,D代表深度信息,I代表红外热成像,T代表热成像技术.经过统一裁剪、对齐与归一化处理,该系统使得研究人员能够便捷地进行算法训练与测试,无需额外处理原始视频或其他多传感器输出.该系统的主要价值体现在以下几个方面:作为多模态研究基准,它为活体检测/展示攻击检测(PAD)提供了丰富的传感器维度,支持单模态分析以及跨模态融合研究;在复杂攻击场景下具有显著优势,WMCA 数据集涵盖了多种典型攻击类型(如纸质照片、3D 面具及视频回放等),结合 CDIT 四通道特征,使得评估模型鲁棒性更加贴近真实应用场景;通过预处理版本,研究人员能够深入探索不同模态间的互补性关系,从而提升系统在真实环境中的泛化能力与安全性.简而言之,WMCA_preprocessed_CDIT.tar.gz 是一个包含 Color、Depth、Infrared 与 Thermal 四通道人脸图像的数据集合版本.其核心功能在于提供标准化的多模态实验基准,助力于-face anti-deception 研究领域的系统设计与优化.

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  • 用于高质量2D人脸RGB活体检测的人脸识别数据集（OULU-NPU）
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    简介：OULU-NPU是一个专为2D人脸RGB图像设计的高质量人脸识别数据集，特别适用于活体检测研究。 Oulu-NPU人脸活体检测原始数据集包含4950个真实和攻击视频样本。这些视频使用六种不同型号的移动设备前置摄像头录制：Samsung Galaxy S6 edge、HTC Desire EYE、MEIZU X5、ASUS Zenfone Selfie、Sony XPERIA C5 Ultra Dual 和 OPPO N3。 数据集分为三个不同的光照条件和背景场景（Session 1, Session 2 and Session 3）。其中，攻击类型包括打印和视频重放。这些类型的攻击通过两台打印机（Printer 1 和 Printer 2）和两个显示设备 (Display 1 and Display 2) 创建。 本数据集主要基于原始视频抓取的帧图像制作而成，每个视频从中抽取了20到50张不等的照片。该数据集主要用于开发基于深度学习的人脸活体检测算法，并希望对需要此资源的研究人员有所帮助。
  • OULU-NPU人脸活体检测数据集
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    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。
  • 关于SeetaFace6的人脸识别和活体检测源代码
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    SeetaFace6是一款开源的人脸识别与活体检测库。该项目提供了高质量、高性能的人脸关键点定位、人脸识别以及活体监测等功能，适用于多种应用场景下的身份验证需求。 使用SeetaFace6人脸识别与活体检测源代码的步骤如下： 第一步：在项目的根目录build.gradle文件中的repositories部分末尾添加以下内容： ```gradle allprojects { repositories { ... maven { url https://jitpack.io } } } ``` 第二步：在dependencies部分添加依赖项： ```gradle dependencies { implementation com.github.zining925:FaceAliveVer:1.0.1 } ``` 第三步：在项目的根目录build.gradle文件中的defaultConfig ndk部分末尾添加以下内容： ```gradle ndk { abiFilters armeabi-v7a } ```
  • Android人脸识别活性检测测试用例
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    本简介探讨了针对Android设备的人脸识别系统中活性检测功能的测试方法与标准。通过设计并实施一系列详尽的测试用例，旨在确保该技术在各种条件下均能准确、可靠地验证用户身份。 根据不同的使用环境，测试仅限于人脸识别活检部分，排除了关于使用背景的测试点，仅供参考。
  • 离线版Android人脸检测与识别SDK及活体检测封装交流
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    本SDK提供离线版Android平台下的人脸检测、识别及活体检测功能，适用于需要高度安全性和便捷性的移动应用开发者。 离线版Android人脸检测、人脸识别及活体检测反作弊SDK封装学习交流。该SDK包含动作活体与静默活体检测功能，并支持1：1人脸识别以及1：N人脸识别查找，所有处理均在设备终端离线执行，不收集任何个人面部信息以确保更高的隐私安全。其中的活体检测包括张嘴、微笑、眨眼、摇头和点头等随机组合验证（摇头点头也可拆分为左右上下四个动作）。低端机上也能实现正常的离线验证速度。 该SDK支持Android 5+版本，在实验室环境下，使用2016年低配置魅蓝Note3设备（ARM Cortex-A53 1.8GHz x4 + ARM Mali T860 图形处理器）进行测试时表现流畅。据实验数据显示，此解决方案能覆盖95%的中高低端机器，并且识别成功率超过99%。 对于特殊DIY系统或定制硬件出现的问题，请先提交问题描述（包括系统版本、设备型号和错误日志等信息），以便后续跟进解决。建议使用64位ARM Cortex-A53 1.8GHz以上配置的CPU，外接摄像头时请将标志设为1。