データセットまとめ｜DeepFakeは混沌に満ちている、魔法を使って魔法を倒す！高品質のデータセットが偽造品検出技術の開発をサポート
人工知能技術の急速な発展に伴い、顔認識技術はセキュリティ、決済、小売などの分野で広く使用され、生活の利便性と安全性が大幅に向上しました。しかし、特にプライバシー保護の観点から、テクノロジーの諸刃の剣の特性が徐々に明らかになり、顔認識テクノロジーの悪用が社会の注目を集めるようになりました。
CCTVの315党の報告書によると、多くの有名企業が消費者の同意なしに顔情報を違法に収集・保存し、その後のビジネス分析や精密マーケティングのために固有のIDを生成していたという。この行為は消費者のプライバシー権を著しく侵害し、広範な社会的懸念を引き起こしました。
同時に、AIを活用したディープフェイク技術であるディープフェイクは「偽物と本物を混同」し、社会秩序を混乱させ、公共の利益を侵害している。 DeepFake は、大量のトレーニング データを使用して、多数の偽の写真、ビデオ、音声を生成します。この顔変更モードは非常に正確であるため、一般の人が微妙な違いを検出するのは困難です。多くの犯罪者がこのテクノロジーを利用して違法な利益を上げています。韓国ではこの技術を利用して不法利益を上げている犯罪者の数は22万人にも上ると言われています。
したがって、技術レベルでは、これらの改ざんされたディープフェイクビデオと画像を正確に判断するために顔認識および偽造検出技術を継続的にアップグレードすることが、緊急に解決する必要があるホットな問題です。この記事では、研究者が関連分野の研究をより効率的に行うのにある程度役立つことを期待して、一般的に使用されている顔認識およびディープフェイクのデータセットを整理してまとめます。
クリックすると、さらにオープン ソース データセットが表示されます。
ディープフェイク/顔認識データセット
出版プラットフォーム:カグル
発売時期：2024年
推定サイズ:22.5GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/B8dJf
ディープフェイク検出のタスク用に特別に設計されたディープフェイク検出データセットは、操作されたメディアを識別するためのディープラーニング モデルのトレーニングと評価に使用できるビデオ シーケンスの包括的なコレクションを提供します。これは、顔操作検出用の高品質のデータセットの提供を専門とする公式の FaceForensics サーバーからダウンロードされます。
2.LAV-DF マルチモーダル オーディオ ビジョン データセット
発行機関：モナシュ大学、カーティン大学、インド工科大学ロパール校
発売時期：2022年
推定サイズ:23.11GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/wTcYE
LAV-DF は、VoxCeleb2 データセットから派生したマルチモーダル (ビデオ改ざんおよびオーディオ改ざん) データセットで、36,431 件の本物のビデオと 99,873 件のフェイク ビデオを含む 136,304 件のビデオが含まれています。
発行機関：国立情報学研究所 東京大学大学院総合研究科
発売時期：2021年
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/64Gn2
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、大規模かつ困難なデータセットです。このデータセットは 115,000 の野生の画像と 334,000 の顔で構成されており、すべてに豊富な顔の注釈が付いており、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、顔全般に関連する一般的なタスクもサポートしているため、ディープフェイクの防止や人間の顔に関する一般的な研究に最適です。検出には大きな可能性があります。
発行機関：SenseTime Research、北京郵電大学、上海人工知能研究所、北航大学ソフトウェアスクール、中国科学技術大学、南洋理工大学 S-Lab
発売時期：2021年
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/h9fii
ForgeryNet データセットは、ディープフェイク分析専用に構築された大規模で包括的なベンチマークです。 290 万枚の画像と 221,247 個のビデオが含まれており、世界中の 7 つの画像レベルと 8 つのビデオレベルの偽造操作方法をカバーし、画像レベルとビデオレベルで 4 つのタスク (画像偽造分類、空間偽造位置特定、およびビデオ偽造分類) をサポートしています。そして時間的偽造ローカリゼーション。
5.FFIW10K 顔偽造データセット
発行機関：チューリッヒ工科大学コンピュータビジョン研究所、北航大学人工知能研究所、シドニー工科大学
発売時期：2021年
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/rstji
このデータ セットには、Youtube から収集された 10,000 の高品質のフェイク ビデオが含まれており、各ビデオには本物の顔と偽の顔が含まれており、実際の複雑なシーンに近いものになります。操作プロセスは完全に自動化されており、ドメイン敵対的品質評価ネットワークによって制御されているため、データセットの拡張性が高く、人件費が低く抑えられています。
出版プラットフォーム:カグル
発売時期：2024年
推定サイズ:113.93MB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/Ewakl
このデータセットには、約 9.6K の顔画像、5K の実際の顔画像、および AI によって生成された 4.63K の顔画像が含まれています。
発行機関：ディープグリント
発売時期：2021年
推定サイズ:161.46GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/j0rrB
このデータセットは約 1,700 万の顔画像で構成され、約 360,000 のアイデンティティが含まれています。これは、大規模な顔認識モデルのトレーニングと評価のために設計されており、広く使用されています。顔認識、特に深層学習テクノロジーとの組み合わせ。
発行機関：ミュンヘン工科大学 (TUM)、ドイツ
発売時期：2020年
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/ItO9I
このデータセットには、合成シーンと実際のシーンにおける多数の顔操作が含まれており、データは YouTube プラットフォーム上のさまざまなビデオから取得され、複数の選択されたビデオ クリエイターをカバーしています。このデータセットを使用することで、研究者は偽の顔画像やビデオを検出および識別するためのより正確で信頼性の高い方法を開発できます。
発行機関：アメリカの大学
発売時期：2017年
推定サイズ:1.45GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/8soAU
UTKFace データセットは、長い年齢範囲 (0 歳から 116 歳までの範囲) を持つ大規模な顔データセットであり、年齢、性別、人種の注釈が付いた 20,000 枚を超える顔画像が含まれています。画像のキャラクターは、姿勢、表情、照明、オクルージョン、解像度などにおいて大きく異なり、顔認識、年齢推定、年齢変化予測、ランドマークの位置決めなどのさまざまなタスクに使用できます。
発行機関：香港中文大学
発売時期：2015年
推定サイズ:16.92GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/l0j1L
CelebFaces (CelebA) データセットは、20 万を超える有名人の画像を含む大規模な顔属性データセットです。各画像には 40 の属性による注釈が付けられ、画像は多数のポーズと背景をカバーしています。 CelebA の注釈には、10,177 のアイデンティティ、202,599 の顔画像、5 つのランドマークの場所が含まれています。
11.VGG-Face2 顔認識データセット
発行機関：オックスフォード大学
発売時期：2015年
推定サイズ:37.49GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/XKI0Z
VGG-Face2 Dataset は、合計 9,131 人の顔データを含む顔画像データ セットです。画像はすべて Google の画像検索からのものです。データセット内の人々は、姿勢、年齢、人種、職業が大きく異なります。
上記は、HyperAI があなたのために編集した 11 の顔認識および DeepFake データ セットです。hyper.ai 公式 Web サイトに掲載したいリソースがある場合は、メッセージを残すか、投稿してお知らせください。
HyperAIについて Hyper.ai
HyperAI（hyper.ai）は、中国をリードする人工知能とハイパフォーマンス・コンピューティングのコミュニティである。国内データサイエンス分野のインフラとなり、国内開発者に豊富で質の高い公共リソースを提供することに注力しています。
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最後に、学術的な共有活動をお勧めします。
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