活体检测相关术语

活体检测 PAD（presentation attack detection）

动作配合式活体检测：

给出指定动作要求，⽤户需配合完成，通过实时检测⽤户眼睛，嘴巴，头部姿态的状态，来判断是否是活体。

H5视频活体检测：

⽤户上传⼀个现场录制的视频，录制时读出随机分配的语⾳校验码。然后通过分析这个视频的⼈脸信息以及语⾳校验码是否匹配，完成活体检测判断。

静默活体检测：

相对于动态活体检测⽅法，静默活体检测是指，不需要⽤户做任何动作，⾃然⾯对摄像头3、4秒钟即可。由于真实⼈脸并不是绝对静⽌的， 存在微表情，如眼⽪眼球的律动、眨眼、嘴唇及周边⾯颊的伸缩等，可通过此类特征反欺骗。

图片活体检测：

基于图⽚中⼈像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断⽬标对象是否为活体，可有效防⽌屏幕⼆次翻拍等作弊攻击，可使⽤单张或多张判断逻辑。

近红外活体检测：

利⽤近红外成像原理，实现夜间或⽆⾃然光条件下的活体判断。其成像特点（如屏幕⽆法成像，不同材质反射率不同等）可以实现⾼鲁棒性的活体判断。

3D结构光活体检测：

基于3D结构光成像原理，通过⼈脸表⾯反射光线构建深度图像，判断⽬标对象是否为活体，可强效防御图⽚、视频、屏幕、模具等攻击。

光流法：

利⽤图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各⾃像素位置的“运动”，从图像序列中得到各个像素点的运⾏信息，采⽤⾼斯差分滤波器、LBP特征和⽀持向量机进⾏数据统计分析。同时，光流场对物体运动⽐较敏感，利⽤光流场可以统⼀检测眼球移动和眨眼。这种活体检测⽅式可以在⽤户⽆配合的情况下实现盲测。

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作者：马佳良材资料集合分享
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