CASIA-FASD 人脸活体检测数据集

CASIA-FASD 是一个包含了 50 位受试者的小型人脸活体检测数据集。目前人脸活体检测的方式主要有：照片打印、视频回放检测、 3D 人脸等。康奈尔大学的团队主要通过设计两个 CNN 模型来提高人脸反欺骗方法的通用性和适用性。

CASIA-FASD is a small-scale face liveness detection dataset containing 50 subjects. At present, the mainstream face liveness detection approaches cover photo printing spoofing, video replay spoofing, 3D face spoofing, and other categories. The team from Cornell University primarily designed two CNN models to enhance the generality and applicability of face anti-spoofing methods.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CASIA-FASD是一个小型人脸活体检测数据集，包含50位受试者，主要用于检测照片打印、视频回放和3D人脸等欺骗手段。该数据集由社区用户贡献，适用于教育和研究目的。