FantasyID：用于检测身份证件数字篡改的数据集
计算机视觉与模式识别
2025-07-29 v1
摘要
图像生成技术的进步使得恶意行为者能够轻易使用工具创建伪造图像。这些工具对广泛应用的“了解你的客户”（KYC）应用程序构成了严重威胁，需要强大的系统来检测伪造的身份证件（ID）。为了促进检测算法的开发，本文提出了一个新颖的公开可用（包括商业用途）数据集 FantasyID，它模拟了真实世界的身份证件，但未篡改法律文件，并且与之前的公开数据集相比，它不包含生成的人脸或样本水印。FantasyID 包含具有多样化设计风格、语言和真实人物面孔的身份证件。为了模拟真实的 KYC 场景，FantasyID 中的卡片被打印出来并用三种不同的设备拍摄，构成了真实类。我们模拟了恶意行为者可能使用现有生成工具篡改身份证件的数字伪造/注入攻击。当前最先进的伪造检测算法，如 TruFor、MMFusion、UniFD 和 FatFormer，在 FantasyID 数据集上受到了挑战。这在接近实际的评估条件下尤为明显，当在验证集上将操作阈值设置为假阳性率为 10% 时，测试集上的假阴性率普遍接近 50%。评估实验表明，FantasyID 数据集足够复杂，可以用作检测算法的评估基准。
引用
@article{arxiv.2507.20808,
title = {FantasyID: A dataset for detecting digital manipulations of ID-documents},
author = {Pavel Korshunov and Amir Mohammadi and Vidit Vidit and Christophe Ecabert and Sébastien Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.20808},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IJCB 2025; for project page, see https://www.idiap.ch/paper/fantasyid