随着倍加信人 脸 识 别技术日益成熟，商业化应用越来越广泛，人脸登录、人脸支付、人脸乘梯、人脸闸机等等，在安防、金融、教育、医疗等领域广泛应用，倍加信人 脸 识 别技术的智能快捷在国内得到迅速发展，但倍加信人 脸 识 别极其容易被照片、视频、仿真模具等方式蒙混过关，网上也频频传出各种破解方法，因此倍加信人 脸 识 别系统具备活体检测功能成为必然，倍 加信智能将为大家科普一下人脸活体检测的基本原理：

人脸活体检测是人脸防伪技术，并非是人脸验证技术，两者之间有所区别：



人脸验证主要是判断两个人脸是否是同一人的算法，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，并与预设的阈值进行比较。当相似度大于阈值的时候，则判定为同一个人，反之则不同。

人脸活体检测主要是人脸防伪技术，其算法是判定是否是真人活体，而并非是照片、视频、防具等试图蒙混过关。

1. 照片漏洞

照片是最简单的钻漏洞的方式，只需要通过社交媒体平台就能轻松的获取相关人员的照片，但照片属于静态，只需要通过动态来判断就可以轻易的识别，因此通过人脸验证的时候通常利用眨眼、张嘴、转头等交互动作来进行活体检测。

2. 视频漏洞

视频漏洞是预先将动作路程视频，对着检测系统进行播放，但播放器的屏幕对着摄像头成像，其人脸的真实度有较大的差别，通常存在反光、倒影、模糊、失真等弊端，相对也是比较好甄别。

3. 假体漏洞

假体漏洞是做一个类似真人立体模具，这种方式虽然解决了招聘和视频的平面缺陷，并且这种真人立体模具虽然与皮肤相当的接近，但材料的表面反射率和真实人脸还是存在一定差异，因此很好弥补这种算法上的漏洞。

目前，活体检测在基于人脸技术的设备上都有应用，例如人脸门禁，人脸乘梯，人脸验证等，在无感通行日益普及的今天，活体检测这种人脸防伪技术为人身和财产安全提供了更多的安全保障。