隨著軟件算法和物理終端的進步，人臉識別現(xiàn)在越來越被廣泛運用到生活的方方面面，已經成為了重要的身份驗證手段，但同時也存在著自身的缺陷，目前常規(guī)人臉識別技術可以精準識別目標人像特征，并迅速返回比對結果，但未加入防御照片圖像等偽造人臉的技術，無法辨別實時目標人臉的真假情況，在實際身份核驗場景中，容易被人臉照片、人臉視頻、3D面具等攻擊行為干擾，因此如何高效抵御各類欺騙行為攻擊，是人臉識別技術迫切需要解決的問題。

基于以上背景，人臉活體檢測技術就走上了臺前。那么，什么是人臉活體檢測？簡單來說，就是算法判斷鏡頭捕捉到的人臉，究竟是真實人臉，還是偽造的人臉攻擊。人臉活體檢測彌補了單一人臉識別的不足，能夠有效地識別照片、視頻、面具等偽造人臉行為，最大程度杜絕欺詐行為的發(fā)生。

目前主流的活體檢測方案分為靜默式和配合式兩種。

靜默式活體檢測無需用戶進行額外動作，而是直接基于算法甄別紙張照片、屏幕成像、人臉面具等偽造人臉攻擊。與配合式相比，靜默式用戶體驗更好，速度更快，可在無感的情況下直接進行活體檢測。

配合式活體檢測則需要用戶根據提示做出相應的動作，通過眨眼、張嘴、搖頭、點頭等配合式組合動作，使用人臉關鍵點及人臉追蹤技術，通過連續(xù)的圖片，計算變化距離與不變距離的比值，進行上一幀圖像與下一幀圖像的對比，從而驗證用戶是否為真實活體本人操作。

這些年，我們可以看到人臉識別在公共場所的應用，大大提高了人們辦事效率，但同時也帶來了人臉識別的安全隱患，尤其是在金融支付領域。因此，人臉活體檢測技術的應用越來越重要。

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