此篇博客主要整理人臉活體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。

目前人臉活體攻擊的方式主要有：照片打印、視頻回放攻擊、3D人臉面具等。因此數(shù)據(jù)集也是根據(jù)這些攻擊方式制作的。

一共整理了11個(gè)活體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。此外還整理了6個(gè)紅外人臉數(shù)據(jù)集。

活體檢測(cè)數(shù)據(jù)集

紅外數(shù)據(jù)：

IDIAP：msspoof: Multispectral-Spoof Database

1、NUAA

http://parnec.nuaa.edu.cn/xtan/data/nuaaimposterdb.html

打印照片攻擊，15個(gè)人，三次拍攝，每次地點(diǎn)照明各不相同。共12614張圖像。

共有5105個(gè)真圖像和7509個(gè)攻擊圖像，訓(xùn)練3491張，測(cè)試9123張

索引圖像的文件名格式為：ID_galss_pos_session_picNo，

例如0010_01_05_03_115.jpg為：圖片0010編號(hào)，沒(méi)戴眼鏡，關(guān)窗開(kāi)燈，03會(huì)議室，第115圖

ID：0001~0016圖片編號(hào)

眼鏡：00?01

• 00：戴眼鏡
• 01：沒(méi)戴眼鏡

Pos：01~08圖像的位置和光照條件

• 01：上下旋轉(zhuǎn)
• 02：上下扭曲
• 03：左右旋轉(zhuǎn)
• 04：左右扭曲
• 05：關(guān)閉窗打開(kāi)燈
• 07：開(kāi)窗開(kāi)燈
• 08：開(kāi)窗關(guān)燈
• 08：靜止

會(huì)議：01?03

picNo：圖片編號(hào)

我們還提供左眼（x，y），右眼（x，y）和鼻子（x，y）的坐標(biāo)，所有這些都由面部檢測(cè)到。

大小：300M左右（原圖）、裁剪后70M左右

2、IDIAP：msspoof: Multispectral-Spoof Database

https://www.idiap.ch/dataset/msspoof

自然光和近紅外拍色，分辨率1280x1024，在NIR中記錄圖像時(shí)，相機(jī)上安裝了800nm的近紅外濾光片。

紫外和近紅外圖像，包含了21個(gè)人體。對(duì)于每個(gè)人，在7種情境（1走廊6辦公室）下，各5張VIS，5張NIR，共（5+5）*7=70張。

對(duì)每個(gè)人，各選3張VIS和3張NIR進(jìn)行黑/白打印，并在3種光照條件下各進(jìn)行4次攻擊，共6*2*4*3=144張。

大小為1.9G

注意！需要簽名申請(qǐng)

3、IDIAP：The Replay-Attack Database

https://www.idiap.ch/dataset/replayattack

1300個(gè)圖片和視頻攻擊，50個(gè)人，不同光照條件下

大小3G

注意！需要簽名申請(qǐng)

4、IDIAP：Replay-Mobile

https://www.idiap.ch/dataset/replay-mobile

共1190個(gè)照片和視頻攻擊，40個(gè)人，5種不同光照條件。

拍攝設(shè)備： an iPad Mini2 (running iOS) and a LG-G4 smartphone (running Android)

720x1280,25fps,大小15G

注意！需要簽名申請(qǐng)

5、IDIAP：3DMAD

http://www.idiap.ch/dataset/3dmad/

3D mask數(shù)據(jù)集，共76500幀，17個(gè)人，

包含深度圖 (640x480 pixels – 1x11 bits)、RGB圖(640x480 pixels – 3x8 bits)、手工標(biāo)記眼睛位置

大小：39G

注意！需要簽名申請(qǐng)

6、CASIA FASD

http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index CH.asp

http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Databases CH.asp

http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/FaceAntiSpoofDatabases.asp

目前鏈接已失效

50個(gè)人，3種情境

7、MSU MFSD

http://biometrics.cse.msu.edu/Publications/Databases/MSUMobileFaceSpoofing/

280個(gè)圖片和視頻攻擊，35個(gè)人，

注意！需要簽名申請(qǐng)

8、MSU USSAD

Unconstrained Smartphone Spoof Attack Database

http://biometrics.cse.msu.edu/Publications/Databases/MSU_USSA/

針對(duì)智能手機(jī)

9000張圖像：1000張真的，8000張攻擊，共1000個(gè)人

注意！需要簽名申請(qǐng)

9、The Oulu-NPU face anti-spoofing database

https://sites.google.com/site/oulunpudatabase/

共4950個(gè)視頻，6種手機(jī)機(jī)型，3種光照環(huán)境和背景，兩種打印方式和兩種回放方式，共55個(gè)人

注意！需要簽名申請(qǐng)

10、Spoof in the Wild (SiW) Face Anti-spoofing Database

http://cvlab.cse.msu.edu/spoof-in-the-wild-siw-face-anti-spoofing-database.html

165個(gè)人，對(duì)于每個(gè)人，有8個(gè)真的，20個(gè)攻擊，共4478個(gè)視頻，4種情境（距離、姿勢(shì)、光照、表情）

注意！需要簽名申請(qǐng)

11、3D mask數(shù)據(jù)集

A 3D Mask Face Anti-spoofing Database with Real World Variations

https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016_workshops/w28/papers/Liu_A_3D_Mask_CVPR_2016_paper.pdf

12、 論文截圖

圖1出自論文Face Spoof Detection with Image Distortion Analysis

圖2出自論文OULU-NPU: A mobile face presentation attack database with real-world variations

其他紅外人臉數(shù)據(jù)集

1、 CASIA NIR Database

http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/NIR_face Databases.asp

鏈接失效

197人，共3940張圖片，都是近紅外人臉圖，大小為640x480，

注意！需要簽名申請(qǐng)

2、HFB Face Database

http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/HFB Databases.asp

鏈接失效

heterogeneous face biometrics (HFB)異質(zhì)面部生物識(shí)別

所謂異質(zhì)，是指不同類(lèi)型的圖像，主要是可見(jiàn)光下的彩色圖/灰度圖Visual (VIS)，近紅外圖near infrared (NIR)，熱感紅外圖 thermal infrared (TIR)，3D深度圖。

普通的人臉識(shí)別一般是用同種類(lèi)型的圖像做比對(duì)，而異質(zhì)面部生物識(shí)別，鹵煮理解就是給你一張可見(jiàn)光面部圖像，一張近紅外面部圖像，依然可以比對(duì)出是否視同一張臉。

這個(gè)數(shù)據(jù)集包含 可見(jiàn)光圖像visual (VIS), 近紅外圖像 near infrared (NIR) 和3D人臉圖像 three-dimensional (3D) face images。

100人（57男，43女），每人4VIS（640x480）+4NIR（640x480）+2or1 3-Dfaces

注意！需要簽名申請(qǐng)

3、 CASIA NIR-VIS 2.0 Database

http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/NIR-VIS-2.0-Database.html

鏈接失效

這個(gè)可以說(shuō)是2的加強(qiáng)版，the NIR-VIS 2.0 database consists of 725 subjects in total. There are 1-22 VIS and 5-50 NIR face images per subject. Figure 1 shows some face images of a subject in the database.

注意！需要簽名申請(qǐng)

4、PolyU NIR face DataBase香港理工大學(xué)近紅外人臉數(shù)據(jù)集

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~biometrics/polyudb_face.htm

收集了350人，每人大概100張近紅外圖片，包含不同的姿態(tài)，表情，時(shí)間，尺度等。

共計(jì)3500張圖片，給出了每張圖片的人臉框位置信息。

圖片分辨率768*576

注意！需要簽名申請(qǐng)

5、IIT Delhi Near IR Face Database 黑暗場(chǎng)景下近紅外人臉數(shù)據(jù)集

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/IITD/FaceIR.htm

這是IIT Delhi, New Delhi, India機(jī)構(gòu)在2007年采集的黑暗場(chǎng)景下近紅外圖像，全部是IIT Delhi的學(xué)生或者工作人員，基本都是印度人。

采集了17到50歲之間的人，共115人，共計(jì)574張圖片，圖片分辨率為768 x 576，每人有2~6張圖片。

注意！需要簽名申請(qǐng)

6、USTC-NVIE Database[(natural visible and infrared facial expression database)]

http://nvie.ustc.edu.cn/

http://www.face-rec.org/databases/

由中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省計(jì)算與通信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建成并發(fā)布，是目前世界較為全面的人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含大約100名被試三種光照條件下六種表情的可見(jiàn)圖像以及長(zhǎng)波紅外圖像，另外表情又分為自發(fā)表情與人為表情，人為表情又分為戴眼鏡與不戴眼鏡兩種情況。為進(jìn)行（自發(fā)+人為）表情識(shí)別與情緒分析推理實(shí)驗(yàn)提供了充足的實(shí)驗(yàn)樣本與數(shù)據(jù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【活体检测】人脸活体检测、红外人脸数据集整理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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