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　 隨著倍加信人 臉 識 別技術日益成熟，商業化應用越來越廣泛，人臉登錄、人臉支付、人臉乘梯、人臉閘機等等，在安防、金融、教育、醫療等領域廣泛應用，倍加信人 臉 識 別技術的智能快捷在國內得到迅速發展，但倍加信人 臉 識 別極其容易被照片、視頻、仿真模具等方式蒙混過關，網上也頻頻傳出各種破解方法，因此倍加信人 臉 識 別系統具備活體檢測功能成為必然，倍 加信智能將為大家科普一下人臉活體檢測的基本原理：

人臉活體檢測是人臉防偽技術，并非是人臉驗證技術，兩者之間有所區別：



人臉驗證主要是判斷兩個人臉是否是同一人的算法，通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度，并與預設的閾值進行比較。當相似度大于閾值的時候，則判定為同一個人，反之則不同。

人臉活體檢測主要是人臉防偽技術，其算法是判定是否是真人活體，而并非是照片、視頻、防具等試圖蒙混過關。

1. 照片漏洞

照片是最簡單的鉆漏洞的方式，只需要通過社交媒體平臺就能輕松的獲取相關人員的照片，但照片屬于靜態，只需要通過動態來判斷就可以輕易的識別，因此通過人臉驗證的時候通常利用眨眼、張嘴、轉頭等交互動作來進行活體檢測。

2. 視頻漏洞

視頻漏洞是預先將動作路程視頻，對著檢測系統進行播放，但播放器的屏幕對著攝像頭成像，其人臉的真實度有較大的差別，通常存在反光、倒影、模糊、失真等弊端，相對也是比較好甄別。

3. 假體漏洞

假體漏洞是做一個類似真人立體模具，這種方式雖然解決了招聘和視頻的平面缺陷，并且這種真人立體模具雖然與皮膚相當的接近，但材料的表面反射率和真實人臉還是存在一定差異，因此很好彌補這種算法上的漏洞。

目前，活體檢測在基于人臉技術的設備上都有應用，例如人臉門禁，人臉乘梯，人臉驗證等，在無感通行日益普及的今天，活體檢測這種人臉防偽技術為人身和財產安全提供了更多的安全保障。