Ensembles de données prêts à être commercialisés sous licence, couvrant les attaques par masque 3D, maquillage et présentation rejouée — non annotés, avec étiquetage et assurance qualité optionnels.
Ensemble de données de visages de mannequins 3D pour la détection de présence : 1 000 images. Classé dans les ensembles de données anti-usurpation et de détection de présence, il convient à l’entraînement de modèles anti-usurpation faciale, de détection de présence et de détection d’attaques par présentation (PAD).
Jeu de données avancé d'attaques par simulation de présentation (anti-usurpation d'identité) pour la certification iBeta niveau 2 : vidéos présentant quatre types d'attaques par simulation de présentation pour la détection de présence. Ce jeu de données, classé dans la catégorie « Anti-usurpation d'identité et détection de présence », est adapté à l'entraînement de modèles de détection de présence et d'attaques par présentation (PAD), ainsi qu'à la préparation à la certification iBeta niveau 2.
Ensemble de données vidéo iBeta et visages d'enfants : 45 600 vidéos de participants adultes et enfants d'origine européenne. Classé dans les ensembles de données anti-usurpation d'identité et de détection de présence, il convient à l'entraînement de modèles anti-usurpation d'identité, de détection de présence et de détection d'attaques par présentation (PAD), y compris la préparation à la certification iBeta.
Attaques papier de niveau 1 (iBeta) capturées avec un système à double caméra : une caméra infrarouge (IR) et une webcam RGB pour l’intégration sur PC et via le web. Chaque échantillon comprend un canal IR synchronisé et une vue RGB standard de la webcam, couvrant des enregistrements authentiques et quatre variantes de falsification de papier : impression et découpage, cylindre, sur acteur et masques en papier 3D. Conçu pour la préévaluation de niveau 1 (ISO/IEC 30107-3 PAD) dans un flux d’intégration sur PC ou via le web – une application web accessible par webcam (IR + RGB).
Jeu de données iBeta niveau 1 d'attaques par masque papier : 22 000 vidéos pour la détection de présence faciale et la lutte contre l'usurpation d'identité. Classé dans la catégorie « Jeu de données anti-usurpation d'identité et détection de présence », il convient à l'entraînement de modèles de détection de présence et d'attaques par présentation (PAD), ainsi qu'à la préparation à la certification iBeta niveau 1.
iBeta Niveau 1 : 3 000 vidéos d’attaques partielles par masque papier 2D, réalisées par 50 participants et enregistrées sur un Galaxy A54 et un iPhone 14 Pro. Conçu pour la formation et l’évaluation des systèmes de détection d’usurpation d’identité faciale, de présence et d’attaques par présentation.
Ensemble de données vidéo iBeta niveau 1 : 35 800 vidéos de participants d’origine asiatique, européenne et africaine. Classé parmi les ensembles de données anti-usurpation d’identité et de détection de présence, il convient à l’entraînement de modèles anti-usurpation d’identité faciale, de détection de présence et de détection d’attaques par présentation (PAD), ainsi qu’à la préparation à la certification iBeta niveau 1.
iBeta Niveau 2 – un ensemble de données d'attaques par masques en tissu pour la détection de l'usurpation d'identité et de la présence, comprenant plus de 11 000 vidéos de masques textiles élastiques avec visages imprimés, enregistrées sur un Samsung S23 et un iPhone 14 Pro. Il relève de la catégorie d'attaque de niveau 2 de la norme ISO 30107-3 et contribue à la préparation à la certification iBeta Niveau 2.
3 000 vidéos de 50 participants illustrant des attaques avec des masques en carton imprimés et de véritables accessoires tels que perruques, chapeaux et lunettes. Enregistrées sur iPhone 12, iPhone 14 Pro et Samsung S23. Conçues pour la formation et l’évaluation des systèmes de détection d’usurpation d’identité faciale, de présence et d’attaques par présentation.
Un ensemble de données biométriques complet pour l'entraînement à la détection de présence de niveau 2 (iBeta) et la recherche anti-usurpation. L'accent est mis sur les attaques 3D (masques) et sur les mouvements permettant de détecter la présence active (zoom avant et arrière, micromouvements), avec une grande variété d'appareils et de conditions, ainsi qu'une grande diversité de sujets.
Ensemble de données vidéo iBeta niveau 2 : 45 522 vidéos de participants d’origine européenne. Classé dans les ensembles de données anti-usurpation d’identité et de détection de présence, il convient à l’entraînement de modèles anti-usurpation d’identité faciale, de détection de présence et de détection d’attaques par présentation (PAD), ainsi qu’à la préparation à la certification iBeta niveau 2.
Ensemble de données iBeta de niveau 3 : 1 000 vidéos d’attaques par masque de haute fidélité avec détection de présence. Classé dans la catégorie « Anti-usurpation d’identité et détection de présence », cet ensemble est adapté à l’entraînement de modèles de détection de présence et d’attaques par présentation (PAD), ainsi qu’à la préparation à la certification iBeta de niveau 3.
Un jeu de données anti-usurpation d'identité inédit sur le marché pour les tests de certification iBeta de niveau 3, avec plus de 10 000 vidéos d'attaques utilisant 12 masques en résine de qualité supérieure ou plus - le type d'attaque le plus avancé et réaliste de la taxonomie PAD.
Un ensemble de données anti-usurpation d'identité couvrant les sessions en direct, les relectures, les attaques par découpage, impression et masques 3D pour la détection d'usurpation d'identité faciale à grande échelle. Il constitue une ressource unique et complète pour l'entraînement et l'évaluation comparative des systèmes de détection de présence faciale. En regroupant les sessions en direct et onze classes d'attaques réalistes au sein d'une même collection, il accélère le développement vers la conformité aux niveaux iBeta 1 et 2 et renforce la robustesse des modèles face à l'ensemble des tactiques d'usurpation d'identité.
Ensemble de données de masques en latex pour la détection de la présence et la lutte contre l'usurpation d'identité faciale : 5 000 vidéos. Classé dans la catégorie « Ensembles de données de détection de la présence et de lutte contre l'usurpation d'identité », il convient à l'entraînement de modèles de détection de la présence et d'attaques par présentation (PAD).
Un ensemble de données pour la détection de présence lors d'attaques vidéo utilisant des masques 2D imprimés. Il se concentre sur les attaques par impression photo découpée, du type de celles utilisées par iBeta et NIST FATE pour évaluer les algorithmes de détection de présence, et est conçu pour entraîner des modèles d'IA à identifier les variantes de l'attaque par impression 2D découpée.
Détection de présence : attaques par rejeu. Plus de 5 000 vidéos d’attaques par rejeu d’écran d’une durée de 12 secondes ou plus, ainsi que des photos réelles. Ces attaques présentent une grande variété d’éclairages, d’appareils et d’écrans.
Un ensemble de données de détection de présence lors d'attaques par rejeu sur appareils mobiles. Il comprend 1 500 selfies d'individus, suivis de 3 000 attaques par rejeu exécutées sur 15 appareils mobiles différents. Les attaques ont été capturées sur une gamme variée de téléphones (entrée de gamme, milieu de gamme et haut de gamme), offrant une grande diversité de types d'écrans, d'éclairages et de conditions environnementales.
Ensemble de données d'images faciales de participants portant des lunettes, des masques et des lunettes de soleil, capturées en intérieur et en extérieur avec une rotation complète de la tête à 360°. Comprend des sujets chinois, blancs, noirs, indiens, d'Asie du Sud-Est et du Moyen-Orient. Convient à la reconnaissance faciale robuste à l'occlusion, à la détection de visages partiellement couverts et à l'entraînement de modèles d'estimation de la pose de la tête.
Un jeu de données d'attaques par masque papier pour l'entraînement de modèles de détection de présence et de détection de PAD (Paper Mask Detection and Liveness) contre l'usurpation d'identité 3D à bas coût, comprenant plus de 2 000 vidéos enregistrées sur des appareils iOS et Android. Il correspond à la catégorie d'attaque de niveau 1/2 de la norme ISO 30107-3.
Un ensemble de données spécialisé dans la lutte contre l'usurpation d'identité faciale, comprenant des attaques par masques en résine personnalisés ciblant les systèmes de reconnaissance faciale et l'authentification biométrique. Cet ensemble de données unique utilise des masques en caoutchouc fabriqués sur mesure, conçus pour reproduire avec une grande précision les traits du visage d'individus spécifiques.
Un ensemble de données d'attaques par empreintes photographiques couvrant plus de 3 000 individus, pour la détection d'attaques par présentation (PAD) de niveau 1. Cet ensemble de données biométriques utilise des attaques par empreintes photographiques, appliquées par iBeta et NIST FATE lors de l'évaluation des algorithmes de détection de présence, et est conçu pour entraîner des modèles d'IA à identifier ces attaques. Les empreintes photographiques incluent les effets de zoom exigés par NIST FATE pour un entraînement optimal des IA.
Un ensemble de données anti-usurpation d'identité comprenant plus de 12 500 vidéos d'attaques utilisant 18 masques en silicone hyperréalistes. Conçu pour l'entraînement de modèles de détection de présence et de détection d'attaques par présentation (PAD) visant la certification iBeta niveau 2.
Un ensemble de données pour la détection de PAD et de présence, comprenant trois types d'attaques par présentation : masques en carton avec yeux découpés, masques en tissu élastique avec impression faciale en couleur et masques 3D en latex grandeur nature. Ces types de masques ont été sélectionnés en fonction de scénarios d'attaques réels.
Ce jeu de données est conçu pour améliorer les modèles de détection de présence en simulant des attaques 3D par encapsulation – une version plus avancée des attaques par impression 3D, où les empreintes faciales incluent des éléments 3D et des attributs supplémentaires. Il est particulièrement utile pour la certification iBeta niveau 2 et l'entraînement des modèles anti-usurpation.
