A2A | Iris Recognition | Global Machine Learning (ML) Data | External Eye Picture (Pupil/Iris/Sclera) | 10K+ Unique Individuals | 5 Years Recency

A2A's EyeD Data for Machine Learning (ML) Data - a series of Eye based ID data worldwide unique and homogeneous quality. Pictures according to ISO/IEC 19794-6:2011(en) (Black-and-white). Worldwide Unique Global Eye Pictures (Black-and-white; monochrome) containing Pupil, Iris and Sclera. Our Machine Learning (ML) Data for Iris covers 10K+ Unique Individuals across all geographic regions: 1. Asia Africa Southern Europe Grey 2. Asia Africa Southern Europe Grey 3. Northern Europe Middle East Northern India Grey 4. Northern Europe Middle East Northern India Minor Grey 5. Russia Baltic Grey 6. Russia Baltic Minor Grey 7. USA Southern Africa Grey 8. USA Southern Africa Minor Grey Global External Eye Pictures according to the International Standard ISO/IEC 19794-6:2011(en) (Black-and-white; monochrome) https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:19794:-6:ed-2:v1:en Information technology — Biometric data interchange formats — Iris image data - Resolution: 640 x 480 (VGA format) - 1:1 Authentication & 1:N authentication (Identification) - 1 to 1 & 1 to N; one-to-one & one-to-many Provided: Black-and-white (monochrome) picture of Anterior Eye (Pupil/Iris/Sclera) - 10,645 data records.

A2A眼部身份识别机器学习（Machine Learning，ML）数据集：一款全球范围内独特且质量均一的眼部身份识别数据集，其图像均符合ISO/IEC 19794-6:2011(en)标准，为黑白格式。该数据集包含全球独有的全局眼部图像（黑白/单色），涵盖瞳孔、虹膜与巩膜结构。
本次发布的虹膜机器学习数据集覆盖全球各地理区域的1万余名独特个体，分为以下8个组别：
1. 亚非及南欧灰眼群体
2. 亚非及南欧灰眼群体
3. 北欧、中东及北印度灰眼群体
4. 北欧、中东及北印度次要灰眼群体
5. 俄罗斯、波罗的海灰眼群体
6. 俄罗斯、波罗的海次要灰眼群体
7. 美国、南非灰眼群体
8. 美国、南非次要灰眼群体

本数据集的全局外部眼部图像均符合国际标准ISO/IEC 19794-6:2011(en)（黑白/单色），标准详情可参考：https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:19794:-6:ed-2:v1:en。该标准全称：信息技术——生物特征数据交换格式——虹膜图像数据。

数据集技术参数如下：
- 分辨率：640×480（VGA格式）
- 支持1:1身份验证与1:N身份识别（即一对一匹配与一对多匹配）

本次提供的数据集为眼部前节（瞳孔/虹膜/巩膜）的黑白（单色）图像，共计10645条数据记录。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个全球性的虹膜识别机器学习数据集，包含10,000多名独特个体的外部眼部黑白图像，图像符合ISO/IEC 19794-6:2011国际标准，覆盖瞳孔、虹膜和巩膜，分辨率为640x480，数据近5年内采集。