摘要：人脸-虹膜数据集是一个专门为项目和研究目的创建的合成多模态生物识别数据集，通过组合两个独立的公开数据源——CASIA人脸数据集和CASIA虹膜千人数据集——构建而成。该数据集主要服务于学术和实验目的，特别是在计算机视觉、模式识别、基于深度学习的生物识别和多模态融合系统等领域。数据集包含人脸模态约10,572个身份和虹膜模态1,000个身份，通过重命名文件夹和跨数据集分配相应标签的一对一映射策略来模拟多模态结构。然而，必须明确的是，这种映射是人工的：虹膜图像与人脸图像不属于同一个体，两种模态之间不存在真实的生物特征对应关系。
数据集简介
数据集概述
数据集采用合并和对齐两个独立单模态数据集的方法生成，人脸图像来自CASIA人脸数据集（包含约10,572个身份），虹膜图像来自CASIA虹膜千人数据集（包含1,000个身份），通过人工建立的一对一映射策略将两个模态的样本关联在一起，但这种关联纯粹是为了模拟多模态数据结构而进行的技术性操作，并非基于真实的生物学对应关系。由于人脸和虹膜身份数量的巨大不匹配（约10.5:1），数据集呈现出结构性不平衡，只有最多1,000个身份可以在两个模态之间对齐，其余的人脸身份无法找到对应的虹膜样本，因此数据集是部分配对且结构不平衡的。
尽管存在明显的局限性，人脸-虹膜数据集仍然为多模态生物识别系统的开发和测试提供了一个便捷的沙盒环境，特别适合用于多模态深度学习架构的原型设计、融合技术实验（特征级、分数级、排名级融合）、生物识别系统设计的教学演示以及模型管道测试。该数据集的主要价值在于提供了一个低成本、易获取的实验平台，用于方法论探索和概念验证。然而，使用该数据集的研究人员必须在论文和报告中明确声明数据集是人工配对的，研究结果不反映真实多模态生物识别性能，仅用于方法论实验而非实际部署。
数据集来源
本数据集为合成多模态生物识别数据集，通过组合CASIA人脸数据集（约10,572个身份）和CASIA虹膜千人数据集（1,000个身份）并人工建立配对关系构建，但虹膜与人脸不属于同一个体、无真实生物特征对应关系，仅有最多1,000个身份可对齐，适合用于多模态融合技术实验、原型设计和教学演示，但不适合真实世界验证和实际部署，使用时必须声明是人工配对且结果不反映真实性能。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-28
文件大小：772M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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