CASIA-SURF
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人脸反欺骗对于防止人脸识别系统出现安全漏洞至关重要。近年来，面部反欺骗基准数据集的可用性取得了很大进展。然而，现有的人脸反欺骗基准测试的学科数量（≤170）和模态（≤2）有限，阻碍了学术界的进一步发展。 为了促进未来的人脸反欺骗研究，我们发布了一个大规模的多模态数据集，即 Chalearn CASIA-SURF，它是最大的公开可用的人脸反欺骗数据集，无论是在主题还是视觉模态方面。具体来说，它由 1, 000 个主题和 21, 000 个视频组成，每个样本有 3 种模态（即 RGB、Depth 和 IR）。
提供机构：
OpenDataLab创建时间：
2022-08-16
