用于安全认证的多生物特征数据集

摘要用于安全认证的多生物特征数据集是一个面向多模态身份识别、生物特征融合与安全认证研究的数据集共包含 150 名参与者的虹膜图像和对应语音录音。数据集概述用于安全认证的多生物特征数据集是一个面向多模态身份识别、生物特征融合与安全认证研究的数据集共包含 150 名参与者的虹膜图像和对应语音录音。虹膜数据采用佳能 EOS 相机在优化光照环境下采集具有较高分辨率和较丰富的纹理细节语音数据则通过专业音频设备录制并为每位参与者保留多次录音以覆盖自然语音变化。该数据集通过联合虹膜与语音两种具有互补性的生物特征为构建更可靠、更安全的身份验证系统提供数据基础。数据结构与关键特征数据集主要由虹膜数据和语音数据两部分组成并以参与者身份建立跨模态对应关系。虹膜图像可用于提取虹膜环状纹理、局部纹路、边缘和细粒度结构等视觉特征语音部分则包含每位参与者说出的唯一身份验证密钥可进一步提取 MFCC、Mel 频谱、基频、声纹嵌入和频谱特征等信息同时多次语音采样能够体现同一说话人在不同录制情况下的自然变化。因此该数据集可以形成“虹膜视觉特征 语音声纹特征 → 身份认证结果”的多模态生物识别结构。应用价值与研究方向该数据集适用于虹膜识别、说话人识别、多模态身份认证、生物特征融合和信息安全等研究。研究人员可以使用 CNN、ResNet、Vision Transformer 等模型提取虹膜特征利用 x-vector、ECAPA-TDNN、Wav2Vec 2.0 等模型学习语音声纹再通过特征级融合、分数级融合或多模态 Transformer 实现联合认证进一步可研究单模态与多模态性能比较、身份验证鲁棒性、跨模态特征对齐、噪声与光照变化影响、活体检测以及面向门禁、终端登录和高安全级别系统的多因素生物认证。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-502文件大小49M原创声明本数据集为整理作品