VRBiom：用于HMD生物识别应用的全新periocular数据集
计算机视觉与模式识别
2024-07-03 v1
摘要
随着硬件的进步，众多公司正在开发高质量的HMD设备，推动了消费者对AR、VR和MR应用的日益关注。本文提出了一个新数据集，称为VRBiom，包含使用虚拟现实头戴设备获取的periocular视频。VRBiom数据集针对生物识别应用，包含来自25个个体的900段短视频，采用红外光谱采集。这些10秒长的视频通过Meta Quest Pro内部跟踪相机以72 FPS的速度捕获。为涵盖现实世界的变数，数据集包括在三种注视条件下进行的录制：稳定、移动和半闭眼。我们还确保有无眼镜和佩戴眼镜录制的比例相等，以便于分析眼饰。这些视频特征为眼部的非正面视角和相对较低的空间分辨率（400 x 400），可在各种生物识别应用中推动最先进的研究。VRBiom数据集可用于评估、训练或调整针对生物识别用例的模型，如虹膜和/或periocular识别以及相关子任务，如检测和语义分割。除了来自真实个体的数据外，我们还包括约1100个PA（Presentation Attack，模拟攻击） constructed from 92 PA instruments。这些PAI分为六类，通过组合印刷攻击（真实和合成身份）、假3D眼球、塑料眼和各种类型的面具和mannikin。这些PA视频结合真实（bona-fide）数据，可用于解决与作弊相关的问题，这是这些设备用于身份验证时的一个重大威胁。VRBiom数据集仅供与生物识别应用相关的研究使用。
引用
@article{arxiv.2407.02150,
title = {VRBiom: A New Periocular Dataset for Biometric Applications of HMD},
author = {Ketan Kotwal and Ibrahim Ulucan and Gokhan Ozbulak and Janani Selliah and Sebastien Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02150},
year = {2024}
}