CASIA-SURF数据集下载与使用全指南：从获取到实战应用

1次阅读

没有评论

共计 2519 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

CASIA-SURF 是由中科院自动化研究所发布的全球首个多模态活体检测数据集，包含 1000 个对象的 RGB、深度和红外三种模态数据。该数据集在 CVPR 2019 公开后，迅速成为活体检测领域的基准测试标准，其价值主要体现在：

多模态融合优势：同步采集的三种数据模态可相互验证，有效抵御照片、视频、3D 面具等攻击手段
大规模高质量标注：超过 21,000 段视频和对应的活体 / 非活体标签，远超传统数据集规模
跨设备泛化性：使用不同型号的 Intel RealSense 相机采集，更贴近实际应用场景

通过 CASIA 官网 (www.cbsr.ia.ac.cn) 注册后，在 ”Datasets” 板块提交申请，通常 1 - 2 个工作日内会收到包含下载链接的授权邮件。注意：

需提供.edu 或科研机构邮箱
数据集分为 Part1~3 三个压缩包，总大小约 56GB

推荐使用 aria2 多线程下载（需先安装sudo apt install aria2）：

aria2c -x16 -s16 -c \
    "https://example.com/CASIA-SURF_Part1.zip" \
    --header="Authorization: YourToken"

参数说明：
– -x16：每个文件 16 连接
– -s16：使用 16 个线程
– -c：断点续传

下载完成后务必验证 MD5：

import hashlib

def check_md5(filename, expected):
    md5 = hashlib.md5()
    with open(filename, 'rb') as f:
        while chunk := f.read(8192):
            md5.update(chunk)
    return md5.hexdigest() == expected

# 官方提供的 MD5 值    
print(check_md5("Part1.zip", "a1b2c3d4e5f6..."))

数据集采用分卷压缩，需按顺序解压：

import zipfile

# 注意保持文件名顺序
parts = ["Part1.zip", "Part2.zip", "Part3.zip"]
with zipfile.ZipFile(parts[0]) as zf:
    for part in parts[1:]:
        zf.filename = part  # 关键：修改内部引用
    zf.extractall("CASIA-SURF")

深度 / 红外图像需特殊处理：

import cv2
import numpy as np

# 深度图归一化显示
depth = cv2.imread("depth.png", cv2.IMREAD_ANYDEPTH)
depth_vis = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 红外图转伪彩色
ir = cv2.imread("ir.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
ir_color = cv2.applyColorMap(ir, cv2.COLORMAP_JET)

完整 Dataset 类实现：

from torch.utils.data import Dataset
import os

class CASIASURF(Dataset):
    def __init__(self, root, transform=None):
        self.samples = []
        for label in ["real", "fake"]:
            dir_path = os.path.join(root, label)
            for vid_dir in os.listdir(dir_path):
                # 示例：/real/001/color
                rgb_dir = os.path.join(dir_path, vid_dir, "color")
                self.samples.append({"rgb": [os.path.join(rgb_dir, f) for f in sorted(os.listdir(rgb_dir))],
                    "label": 0 if label == "real" else 1
                })
        self.transform = transform

    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.samples[idx]
        # 默认读取第一帧
        rgb = cv2.imread(sample["rgb"][0])
        if self.transform:
            rgb = self.transform(rgb)
        return rgb, sample["label"]

    def __len__(self):
        return len(self.samples)

下载中断：
使用 -c 参数续传
尝试切换 HTTP/HTTPS 协议

路径编码问题：

path = path.encode('utf-8').decode('unicode_escape')

内存优化：
使用 torch.utils.data.SubsetRandomSampler 分批加载
启用 num_workers 多进程读取

基于 ResNet 的简单二分类模型：

import torch.nn as nn

class AntiSpoofing(nn.Module):
    def __init__(self, backbone):
        super().__init__()
        self.backbone = backbone
        self.fc = nn.Linear(512, 2)  # 假设 backbone 输出 512 维

    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        return self.fc(features)

针对多模态特性的增强策略：