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人脸识别活体检测

    在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。

随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。

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动作指令活体检测

为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

一般活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。

目前，人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。

人脸识别技术对于活体检测的研究仍然需要“时空”（时间和空间，是天诚盛业公司独创的概念）的突破。无论是通过摄像头拍摄真人还是照片，最终得到的都是一张二维图片，因此对于摄像头前是真人还是一张照片，目前的人脸识别技术难以判断。另外，人脸识别对于双胞胎、整容这类群体的识别也有待深入研究。人脸识别归根结底是按照人的判断标准，利用深度神经网络和计算机技术，从人脸图像中提取有效的识别特征进行身份判断。人通过肉眼都难以判断的情况下，以目前的技术和理论，还难以做出正确的识别。

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本方案支持活体检查和人脸识别，请前往体验。

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