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CASIA-SURF人脸活体数据集-全版

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简介：
CASIA-SURF人脸活体数据集-全版是由中国科学院自动化研究所构建的大规模人脸活体检测数据库，包含多种真实场景下的图像和视频数据，旨在促进生物识别技术的研究与应用。 CASIA-SURF数据集包含了录制的视频、train、test、valid及其相应的标签，有需要的话可以自行获取。以上数据由热心网友提供，我仅是收集整理后发布在网盘上，仅供学习交流使用，请勿用于商业途径或非法用途。之前的版本链接已失效，现已更新为可用状态，如有需求可自取。

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  • CASIA-SURF人脸活体数据集-全版
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    CASIA-SURF人脸活体数据集-全版是由中国科学院自动化研究所构建的大规模人脸活体检测数据库，包含多种真实场景下的图像和视频数据，旨在促进生物识别技术的研究与应用。 CASIA-SURF数据集包含了录制的视频、train、test、valid及其相应的标签，有需要的话可以自行获取。以上数据由热心网友提供，我仅是收集整理后发布在网盘上，仅供学习交流使用，请勿用于商业途径或非法用途。之前的版本链接已失效，现已更新为可用状态，如有需求可自取。
     
  • 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。
     
  • 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数据集
    优质
    CASIA-SURF数据集是由中国科学院自动化研究所提出的一个大规模、高质量的表面纹样本库，广泛应用于生物特征识别与安全认证领域。 大型活体检测数据可以在百度网盘提取。
     
  • CASIA-SURF 数据集文本版
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    CASIA-SURF数据集文本版是针对_surf_相关研究设计的数据集合，包含丰富多样的文本信息，旨在促进对复杂表面特征的理解与分析。 CASIA-SURF人脸活体检测数据集可供学习和训练模型使用，并提供永久下载链接。请勿将该数据集用于商业或其他非法途径。
     
  • 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。
     
  • CASIA-WebFace人脸数据集
    优质
    CASIA-WebFace数据集是由中国科学院自动化研究所构建的一个大型网络人脸图像数据库，包含十万余张图片，适用于人脸识别技术的研究与开发。 CASIA-webface人脸数据集可以通过百度云下载，压缩包大小为4.1G。关于该数据集的详细介绍可以参考相关博客文章。
     
  • CASIA-WebFace人脸数据集
    优质
    CASIA-WebFace数据集是由中国科学院自动化研究所构建的一个大规模人脸识别数据库，包含十万余张人脸图像，适用于人脸识别算法的研究与测试。 CASIA-webface数据库包含1万人的50万张人脸图片，压缩包大小约为4GB多。下载链接及永久有效提取码包含在TXT文档中。
     
  • CASIA-WebFace人脸数据集
    优质
    CASIA-WebFace数据集是由中国科学院自动化研究所建立的一个大规模网络人脸数据库，包含十万余张图片，涵盖了近五万人的面部数据，广泛应用于人脸识别技术的研究与测试。 百度云下载资源的另一种方式是寻找免费渠道进行下载。
     
  • CASIA-WebFace人脸识别数据集
    优质
    CASIA-WebFace是由中国科学院自动化研究所建立的一个大型人脸识别数据库，包含超过十万人的脸部图像，是研究和开发面部识别技术的重要资源。 2014年李子青实验室公开了一个人脸识别数据集。该数据集收集自网络人脸图片，包含10575个人的494414张图。