OpenForensics 顔偽造検出データセット

OpenForensics データセットは、多面的な偽造検出およびセグメンテーション タスク向けに設計された大規模で挑戦的なデータセットで、国立情報学研究所、科学技術大学院 (総研大)、および東京大学の研究者によって 2021 年にリリースされました。東京. 関連論文 その結果は「OpenForensics: 実環境での複数顔の偽造検出とセグメンテーションのための大規模で困難なデータセット”。

データセットは、野生の 115,000 枚の画像と 334,000 の顔で構成されており、すべて偽のクラス、境界ボックス、セグメンテーション マスク、偽の境界、一般的な顔のランドマークを含む豊富な顔の注釈が付いています。また、さまざまな背景と複数の年齢、性別、姿勢、人の位置と顔の咬み合わせ。このデータセットは、複数の顔の偽造検出とセグメンテーションのタスクだけでなく、一般的な人間の顔に関する一般的なタスクもサポートしており、ディープフェイク防止や一般的な人間の顔の検出に関する研究に大きな可能性を秘めています。