anti-spoofing， face-detect等数据集链接

最新推荐文章于 2025-06-11 19:32:59 发布
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分类专栏： AI 数据集
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013739490/article/details/88293066
FaceForensics++数据集下载,FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
zik的博客
07-14 2567
获取方式： > GitHub链接获取填写表单[https://github.com/ondyari/FaceForensics](https://github.com/ondyari/FaceForensics) > 收到一个脚本。 > 整个数据集的处理在：[https://github.com/ondyari/FaceForensics/blob/master/dataset/README.md](https://github.com/ondyari/FaceForensics/blob/master/d
Face Anti-Spoofing FAS 综述
qingmengEL的博客
11-29 3095
FAS综述整理
FACE ANTI-SPOOFING
06-02
FACE ANTI-SPOOFING
CASIA-CeFA跨种族面部反欺骗数据集
Dewaite的博客
03-30 1041
“CASIA-CeFA跨种族面部反欺骗数据集”的百度网盘链接如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1rvyfIi26igsJaizDsWd16A 提取码：o84s 相应压缩文件对应的解压密码如下： train.zip: casia-cefa-train-303696 dev.zip: casia-cefa-dev-155610 test.zip: casia-cefa-test-572121-usd89f ...
深度伪造常用数据集
最新发布
qq_58295825的博客
06-11 1125
首个面向“多模态媒体篡改”任务的数据集，针对图像–文本新闻，进行检测与定位（bounding box / token）任务。
FaceForensics++数据集下载、视频帧提取及面部提取教程
m0_52807769的博客
07-23 7047
本文主要总结多媒体取证领域数据集FaceForensics++的下载、视频帧提取和面部提取方法，并提供一个完整的能够正确运行代码的教程。本文会提供数据集的下载脚本，可以帮助大家节省向官方申请的环节。本文内容仅供参考，如果有问题欢迎大家提出宝贵意见！
人脸检测数据集-face-detection
04-10
kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。
Silent-Face-Anti-Spoofing:静默活体检测（静音面部防欺骗）
03-18
静默活体检测（Silent-Face-Anti-Spoofing） 该项目为的静默活体检测项目，您可以扫描下方的二维码获取安卓端APK，体验静默活体的检测效果。 更新 2020-07-30：开源caffe模型，分享工业级静默活体检测算法技术解析...
静默活体检测静脸防欺骗攻击检测silent face anti-spoofing attack detection.zip
03-26
脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要区分真实的人脸与假脸图像，能够识别通过纸张打印，屏幕翻拍，3D模型等场景的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括SVM，LBP，深度学习等，针对单一场景...
【Context FAS】《Context based Face Anti-Spoofing》
bryant_meng
01-02 806
BTAS-2013。
Python人脸识别库DeepFace使用教程及源码解析
weixin_44458771的博客
01-20 3552
DeepFace 是 Python 中一款功能强大且应用广泛的库，专注于面部分析任务，在计算机视觉和人工智能领域有着显著的地位。它基于深度学习技术，为开发者提供了简洁易用的接口，使得面部分析的复杂操作变得相对简单。文章介绍DeepFace API的基本使用和及源码解析，并介绍了DeepFace二次开发。
人脸识别数据集说明及其下载
10-21
提供了对人脸识别数据集（1）Youtube Face（2）LFW (Labeling Faces Wild)（3）CelebFaces(A)（4）MegaFace（5）CASIA WebFace的说明，及提供了下载方式
casia数据集-清洗过后的人脸数据集
02-11
casia标准数据集，此处是清洗过后的人脸数据集，包含10575类不同的人脸
5CEFA5U19I7N-器件手册
04-18
This coversheet was created by Verical, a division of Arrow Electronics, Inc. (“Verical”). The attached document was created by the part supplier, not Verical, and is provided strictly 'as is.' Verical, its subsidiaries, affiliates, employees, and agents make no representations or warranties regarding the attached document and disclaim any liability for the consequences of relying on the information therein. All referenced brands, product names, service names, and trademarks are the property of their respective owners
CASIA数据库
12-04
CASIA是一个比较基础的中文情感数据库，快速建立自己的语音情感识别系统，
replayattack
10-07
活体检测数据集
FaceForensics++数据库下载（小白友好&超详细版教程）
m0_70149909的博客
01-19 8200
相信很多做deepfake相关研究的朋友，在对模型进行测试或者对潜前人的研究进行复现时，都需要下载一系列数据库并进行预处理等操作，而FaceForensics++数据库是一个由数千个使用不同DeepFake方法操纵的视频组成，并包含四个假子数据集，即DeepFake Detection (DFD)， DeepFake (DF)， Face2Face (F2F)和FaceSwap (FS)。这里提供一个本人亲身使用过并下载完成后的方法（会提供下载脚本，笔者本身也是小白所以说的会非常详细并且简单易懂）。
FaceForensics++数据库下载（一步步解析过程）
weixin_58183392的博客
04-07 3668
相信很多做deepfake相关研究的朋友，在对模型进行测试或者对潜前人的研究进行复现时，都需要下载一系列数据库并进行预处理等操作，而FaceForensics++数据库是一个由数千个使用不同DeepFake方法操纵的视频组成，并包含四个假子数据集，即DeepFake Detection (DFD)， DeepFake (DF)， Face2Face (F2F)和FaceSwap (FS)。将文后我给的代码粘贴并后缀改为.py文件，确保你的文件命名为FaceForensics++.py。
论文阅读《A survey on 3D mask presentation attack detection and countermeasures》
qq_43090135的博客
06-06 911
论文阅读《A survey on 3D mask presentation attack detection and countermeasures》 作为科研小白，搞研究还是需要专注于一个方向，不然容易导致什么都做不好。所以说之前的kaggle比赛可能要放在一边了（主要是我的960实在是跑不动，kaggle送的时间也都被我浪费掉了），接下来还是要专注于3D面具呈现攻击的论文阅读上。以后应该会坚持一周两篇，最开始还是从综述开始。 论文链接：link 这是一篇2019年的综述，之前可能看过一遍，但有点忘了。1
Face Anti-Spoofing
01-22
### 面部防欺骗（活体检测）技术在生物特征认证中的应用 #### 定义与重要性 面部防欺骗(Face Anti-Spoofing, FAS) 技术旨在防止通过照片、视频或其他形式的伪造来绕过人脸识别系统。随着人脸识别技术的发展，FAS 成为了保障安全的重要组成部分[^2]。 #### 基本方法和技术 1. **多模态融合** 多模态融合是指结合多种传感器的数据来进行更精确的判断。例如，可以利用RGB摄像头捕捉的颜色信息以及红外线(IR)相机获取的热成像数据共同分析是否存在欺骗行为。这种组合能够有效提升系统的鲁棒性和准确性[^4]。 2. **基于深度学习的方法** 利用卷积神经网络(CNNs)，特别是那些经过大规模人脸数据库预训练过的模型如VGGFace，可以直接从原始图像中提取深层特征用于区分真实面孔和假面具等攻击手段。这些模型通常会引入额外损失函数项以增强对于不同种类攻击模式的学习能力。 ```python import torch.nn as nn class FaceAntiSpoofNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.backbone = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features # Add custom layers for anti-spoofing task self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 2), # Binary classification (real or fake) nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = x.view(-1, 512 * 7 * 7) out = self.classifier(x) return out ``` 3. **时空一致性检验** 对于动态场景下的视频流输入，可以通过检查连续帧之间的时间连贯性和空间位置变化规律来识别人脸的真实性。如果某个对象不符合自然头部运动轨迹，则很可能是一个静态图片或屏幕重放攻击. 4. **物理特性探测** 这种方式侧重于测量特定物理属性差异，比如皮肤反射率、纹理细节或是微表情的存在与否。某些高级设备甚至能感知心跳信号作为辅助验证依据之一. #### 应对对抗样本威胁的研究进展 针对可能存在的恶意构造对抗样本问题，有研究表明同时优化面向FR（人脸识别）和FAS两个方面可以显著改善整体安全性性能指标。具体措施包括但不限于调整超参数配置使得模型更加敏感于细微差别从而降低被误导的风险。
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