研究人员发布了GBU-Palm，这是一个大规模多模态视频数据集，专为手掌活体检测（PAD）而设计。该数据集包含来自105名受试者的21,000多个视频，涵盖六种不同的采集环境，并同步了RGB和近红外（NIR）数据。该基准旨在通过提供泄露控制协议并在不同环境条件下测试各种视频架构，来促进鲁棒的手掌PAD方法的开发和评估。初步结果表明，尽管RGB-NIR融合的性能并不总是优于仅RGB输入，但在面对环境变化时，架构选择对性能下降有显著影响。 AI
影响 该数据集有望通过改进对伪造手掌扫描的检测来提高生物识别安全系统的鲁棒性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍特定AI研究领域新数据集和基准的学术论文。
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