ibeta-level-2-certification|生物识别数据集|活体检测数据集

iBeta Level 2数据集是一个专门为演示攻击活体检测和验证设计的集合，包含超过32,300个6种不同类型的欺骗攻击，旨在通过iBeta Level 2认证。该数据集符合ISO 30107-3标准，该标准为生物识别测试和攻击检测解决方案设定了高质量要求。数据集包括真实人物视频和各种用于演示攻击的面具类型。元数据包括用于捕捉视频的设备信息和视频分辨率。该数据集对生物识别行业至关重要，有助于确保生物识别系统达到最高的防欺骗技术标准。

原始信息汇总

iBeta Level 2 Dataset: Presentation Attacks Liveness Detection & Verifications

数据集概述

• 数据集名称: iBeta Level 2 Dataset
• 数据集大小: 超过32,300个欺骗攻击样本
• 攻击类型数量: 6种不同类型的欺骗攻击
• 认证级别: iBeta Level 2认证
• 标准合规性: ISO 30107-3标准

数据集用途

• 应用领域: 生物识别技术
• 主要任务: 活体检测与验证
• 测试目标: 评估生物识别认证和身份识别技术在检测演示攻击中的性能

数据集内容

• 视频类型:
  1. 真实人物: 真实人物的视频
  2. 2D面具: 打印的人物面部照片，沿轮廓剪切
  3. 2D面具带眼孔: 打印的人物面部照片，带有眼孔
  4. 乳胶面具: 人物佩戴乳胶面具
  5. 包裹式3D面具: 3D纸板面具附着在人体模型上
  6. 硅胶面具: 人物佩戴硅胶面具

数据集元数据

• 设备: Mi10s, Google Pixel 4, Samsung Galaxy A03s, iPhone 11, iPhone SE 2
• 分辨率: 1920 x 1080及以上

数据集获取

• 获取方式: 联系UniData获取完整数据集
• 联系地址: https://unidata.pro

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

iBeta Level 2数据集专为通过iBeta Level 2认证而设计，包含超过32,300次不同类型的欺骗攻击，涵盖6种不同的攻击方式。该数据集严格遵循ISO 30107-3标准，确保生物识别测试和攻击检测解决方案的高质量要求。数据集的构建过程涉及使用多种设备（如Mi10s、Google Pixel 4等）采集高分辨率视频，确保数据的多样性和真实性。

特点

iBeta Level 2数据集的特点在于其多样性和高质量。数据集包含真实人物视频以及五种不同类型的欺骗攻击视频，如2D面具、乳胶面具和硅胶面具等。这些攻击方式模拟了现实世界中的各种欺骗手段，能够全面评估生物识别系统的防欺骗能力。此外，数据集的高分辨率视频和多设备采集方式进一步增强了其在实际应用中的可靠性。

使用方法

iBeta Level 2数据集主要用于评估生物识别技术在检测呈现攻击方面的性能。研究人员和开发人员可以利用该数据集测试和改进其生物认证解决方案、人脸识别系统以及面部活体检测方法。通过分析数据集中的各种攻击类型，用户可以验证其系统的鲁棒性，并确保其符合国际标准。数据集的使用需通过UniData平台获取完整版本，以满足特定需求和定价选项。

背景与挑战

背景概述

iBeta Level 2数据集由iBeta公司开发，旨在满足ISO 30107-3标准，该标准为生物识别测试和攻击检测解决方案设定了最高质量要求。该数据集包含超过32,300个不同类型的欺骗攻击视频，涵盖了6种不同的攻击类型，如2D面具、乳胶面具和硅胶面具等。这些数据专门用于通过iBeta Level 2认证，帮助生物识别技术公司展示其开发的系统能够有效检测和防止欺诈。该数据集在生物识别领域具有重要影响力，被广泛应用于生物认证解决方案、人脸识别系统和面部活体检测方法的测试与改进。

当前挑战

iBeta Level 2数据集的核心挑战在于其需要解决生物识别系统中的欺骗攻击检测问题。具体而言，数据集需要涵盖多种复杂的攻击类型，如2D面具、乳胶面具和硅胶面具等，以全面评估生物识别系统的抗欺骗能力。在构建过程中，数据集面临的主要挑战包括如何确保攻击样本的多样性和真实性，以及如何满足ISO 30107-3标准的高质量要求。此外，数据集的采集和标注过程需要高度精确，以确保其能够有效支持生物识别系统的开发和测试。

常用场景

经典使用场景

iBeta Level 2数据集在生物识别技术领域中被广泛用于评估和验证面部识别系统的防欺骗能力。该数据集包含了多种类型的攻击视频，如2D面具、乳胶面具和硅胶面具等，能够全面测试生物识别系统在面对不同攻击手段时的表现。研究人员和开发者利用该数据集来训练和优化深度学习模型，以确保系统能够有效区分真实人脸和伪造攻击。

实际应用

在实际应用中，iBeta Level 2数据集被广泛用于金融、安防和智能设备等领域。例如，银行和支付平台利用该数据集训练的面部识别系统来防止身份欺诈，确保交易的安全性。此外，智能门锁和移动设备制造商也依赖该数据集来提升其产品的生物识别功能，防止未经授权的访问。

衍生相关工作

基于iBeta Level 2数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究人员开发了多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），用于提升面部活体检测的准确性。此外，该数据集还催生了一系列关于防欺骗技术的学术论文和专利，推动了生物识别技术的进一步发展。