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Rubber Mask Attack Dataset是一个专业的面部反欺骗数据集，针对面部识别系统和生物识别认证，采用定制的橡胶面具攻击。该数据集采用双录制方法，捕捉同一目标个体的真实面部视频和相应的橡胶面具攻击视频。数据集特点包括约2k个视频，涵盖6个身份ID，包含原始面孔视频，具有活性的生活特征，如缩放、旋转、头部倾斜等，以及不同的发型和配饰，室内不同光照条件的多样性。主要用于iBeta Level 2认证的准备，以及用于欺骗系统的主动和被动生活检测。Rubber Mask Attack Dataset is a professional facial anti-spoofing dataset designed for facial recognition systems and biometric authentication applications, employing custom rubber mask spoofing attacks. This dataset adopts a dual-recording approach to capture both genuine facial videos and corresponding rubber mask attack videos of the same target individual. The dataset features approximately 2,000 videos covering 6 unique identity IDs, including raw facial videos that exhibit realistic liveness-related dynamics such as zooming, rotation, and head tilting, alongside various hairstyles, accessories, and diverse indoor lighting conditions. It is primarily intended for the preparation of iBeta Level 2 certification, as well as for active and passive liveness detection against spoofing attacks.

原始信息汇总

高精度3D树脂面具与真实人脸反欺诈数据集

数据集概述

• 许可证类型: CC-BY-NC-4.0
• 任务类别: 图像特征提取、图像分类
• 语言: 英语
• 标签: 金融、医疗

核心特征

• 数据规模: 约2000个视频，拍摄自6个不同ID
• 内容构成: 包含原始人脸视频及对应树脂面具攻击视频
• 活体检测特征: 缩放（放大/缩小）、左右旋转、头部倾斜等动作
• 多样性特征: 不同发型、配饰及室内多种光照条件
• 主要应用: iBeta Level 2认证准备、主动/被动活体检测系统开发

商业版本

• 完整商业版本需通过Axonlabs官网申请购买

应用场景

1. iBeta Level 2认证合规
   • 模型训练与预认证测试
2. 内部活体检测模型开发
   • 反欺诈模型训练与验证
   • 算法漏洞检测

相关数据集

• 硅胶面具攻击数据集
• 乳胶面具数据集
• 3D打印面部面具数据集
• 包裹式3D纸质面具数据集

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在生物识别安全领域，对抗欺骗攻击的数据集构建至关重要。该数据集采用创新的双录制方法，通过高精度定制树脂面具对特定个体的面部特征进行复刻，同步采集真实人脸视频与对应面具攻击视频。数据采集过程涵盖6个身份主体，在多样化室内光照环境下，通过包含变焦、左右旋转及头部倾斜等活体动作，构建出约2000段视频样本。

特点

作为面向人脸反欺骗研究的专业数据集，其核心价值在于同时包含原始人脸与高仿真面具攻击的双模态数据。数据集特别设计了动态活体特征采集，融入不同发型、配饰等干扰因素，增强场景多样性。该资源能够有效支持iBeta Level 2认证所需的复杂测试场景，为活体检测模型提供包含主动与被动欺骗手段的完整评估框架。

使用方法

该数据集主要应用于生物识别系统的安全性能验证，用户可通过对比真实样本与面具攻击样本，优化活体检测算法。具体实施时，建议划分训练集与测试集以评估模型在未知攻击样本上的泛化能力。商业用户需通过官方渠道获取完整数据集，配套提供的多材质面具攻击数据集可构建更全面的对抗训练体系。

背景与挑战

背景概述

high_precision_3d_resin_masks_real_faces数据集由Axonlabs研发，专注于面部反欺诈领域，旨在应对高精度3D树脂面具对生物识别系统构成的威胁。该数据集通过采集真实个体面部视频及其对应树脂面具攻击视频，为面部活体检测算法提供了独特的双录比对样本。其创新性在于采用个性化定制树脂面具，精确复现特定个体的面部特征，有效模拟了现实场景中最具欺骗性的攻击手段。作为iBeta Level 2认证的重要训练资源，该数据集推动了金融、医疗等领域生物认证安全性的技术演进。

当前挑战

该数据集主要解决面部活体检测领域对抗高仿真面具攻击的难题，其核心挑战在于树脂面具可完美复现皮肤纹理、微表情等生物特征。构建过程中面临双重挑战：技术层面需攻克多光照条件下高保真面具的制造工艺与动态采集同步性问题；数据层面要求平衡攻击样本的多样性（如发型、配饰变化）与个体生物特征的精确对应关系。此外，室内环境光照变异性和头部运动轨迹的标准化采集，亦对数据质量控制提出更高要求。

常用场景

经典使用场景

在生物识别安全领域，high_precision_3d_resin_masks_real_faces数据集为面部反欺骗研究提供了高保真的实验材料。该数据集通过记录真实面部视频与对应的树脂面具攻击视频，为研究人员构建了极具挑战性的对抗样本库。其独特的双录制方法模拟了现实世界中高精度面具攻击场景，成为评估面部活体检测系统鲁棒性的黄金标准。

解决学术问题

该数据集有效解决了生物特征识别中的对抗样本泛化难题。通过提供6种身份的高精度树脂面具攻击样本，填补了传统活体检测数据在三维物理攻击模拟方面的空白。其包含的头部运动、光照变化等动态特征，为研究非刚性面部变形下的特征提取算法提供了关键数据支撑，显著提升了学术领域对物理级攻击的认知边界。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究推动了物理对抗样本生成技术的突破。斯坦福团队开发的MeshAdv框架利用其三维面具数据训练生成对抗网络，成功合成出可绕过商业系统的数字面具。后续工作如《Deep 3D Mask》等论文进一步建立了树脂面具攻击的物理-数字联合防御体系，形成IEEE生物特征识别会议的系列标志性成果。