人臉活體檢測技術存在的目的

　　人臉活體檢測無需指令配合，檢測成功率較高。根據光流法，利用圖像序列中的像素強度數據的時域變化和相關性來確定各自像素位置的“運動”，從圖像序列中得到各個像素點的運行信息，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機進行數據統計分析。同時，光流場對物體運動比較敏感，利用光流場可以統一檢測眼球移動和眨眼。這種活體檢測方式可以在用戶無配合的情況下實現 盲測。

　　人臉活體檢測API主要用於針對用戶上傳圖像，返回該圖像中的人臉是否為真人,單目可見光防偽結構：1、適用場景：移動設備前置攝像頭；2、安全等級：中，建議使用在對安全等級要求並不高的應用場景；3、測試流程：建議對真人以及hack兩種case分別進行測試，即測試真人的通過率以及hack的檢出率。

　　它主要是通過識別活體上的生理信息來進行，它把生理信息作為生命特征來區分用照片、矽膠、塑料等非生命物質假座的生物特征。為了確保你是“活的你”，目前常用的人臉活體檢測通常包含幾個鑒別步驟，比如眨眼判別：對於可以要求用戶配合的應用係統，要求用戶眨眼一到兩次，人臉識別係統會根據自動判別得到的眼睛的張合狀態的變化情況來區分照片和人臉；或者嘴部張合判別：與眨眼判別類似，要求用戶張開、閉合嘴巴一到兩次，人臉識別係統據此區分照片與真實人臉，但從實際情況看來，步驟繁瑣，而且並不是每個人都能一次成功。

　　為克服人臉識別係統的不足之處，目的在於提供基於人臉姿態控製的交互式視頻活體檢測方法，人臉活體檢測技術是當用戶的人臉被檢測到之後，用戶將被要求進行眨眼、張嘴、搖頭等動作，以過濾采用照片進行作假的用戶；在整個檢測過程中，用戶的人臉將會被跟蹤，以防止在認證的中途用戶人臉被切換，並且在整個認證過程中會抽取多張人臉照片與後台人臉識別比對服務器預存的用戶人臉照片進行人臉比對。

　　人臉活體檢測技術的另一目的在於提供基於人臉姿態控製的交互式視頻活體檢測係統，包括攝像頭、智能設備以及人臉識別服務器，該係統能準確判斷出當前檢測者是否為活體真人，解決了現有人臉識別係統中存在的照片或視頻欺騙問題。