在数字时代，生物识别和面部识别已成为身份验证和安全系统不可或缺的一部分，活体检测技术的重要性怎么强调都不为过。活体检测是指系统区分活的、有呼吸的人与静态图像或视频播放的能力。它在确保从移动银行到访问控制系统等各种应用程序的安全性和完整性方面发挥着至关重要的作用。随着面部识别技术的广泛采用，迫切需要解决与其相关的漏洞。静态照片或视频很容易欺骗传统的面部识别系统，从而可能允许未经授权的人访问敏感数据或安全位置。
活体检测的应用手机银行和支付：活体检测对于确保手机银行应用程序和支付系统的安全至关重要。它可以防止未经授权的用户访问用户的财务信息。访问控制：活体检测技术通常用于安全访问控制系统，例如企业大楼、机场或政府设施中的系统。它确保只有经过授权的个人才能进入限制区域。身份验证：政府机构和组织在身份验证过程中使用活体检测，例如机场的护照检查或发放安全身份证时。防止 Deepfakes：活体检测还可以在减少 Deepfake 视频的传播方面发挥作用，其中面部操纵被用来创建令人信服的假镜头。尽管活体检测在增强安全性方面取得了长足的进步，但挑战仍然存在。照明条件不佳等环境因素会影响活体检测系统的准确性。此外，随着技术的发展，那些试图欺骗技术的人的策略也在不断变化。因此，持续的研究和开发对于领先于潜在威胁至关重要。
亿蝌语料活体检测数据集 1,056 人 Living_Face 和反欺骗数据 1,056 人 Living_face 和反欺骗数据。采集场景包括室内场景和室外场景。数据包括男性和女性。年龄分布从青少年到老年人，以青年和中年人为主。数据包括多种姿势、多种表情、多种反欺骗样本。这些数据可用于刷脸支付、远程身份认证、手机人脸解锁等任务。 1,417 人 – 3D Living_Face 和反欺骗数据 1,417 人 – 3D Living_Face 和反欺骗数据。采集场景包括室内场景和室外场景。该数据集包括男性和女性。年龄分布从青少年到老年人，以青年和中年人为主。该设备包括 iPhone X、iPhone XR。数据多样性包括各种表情、面部姿势、反欺骗样本、多种光照条件、多种场景。该数据可用于 3D 人脸识别、3D Living_Face 和 Anti_Spoofing 等任务。 40 人 – 3D&2D Living_Face & Anti_Spoofing 数据 40 人 – 3D&2D Living_Face & Anti_Spoofing 数据。采集场景有室内场景和室外场景。数据集包括男性和女性，年龄分布为18-57岁。该设备包括手机、相机、多种型号的iPhone（iPhone X或更高级的iPhone型号）。数据多样性包括多个设备、多个动作、多个面部姿势、多个反欺骗样本、多个光照条件、多个场景。该数据可用于 2D Living_Face & Anti_Spoofing、2D 人脸识别、3D 人脸识别、3D Living_Face & Anti_Spoofing 等任务。
