目前，主流的活體檢測技術基於攝像頭型別可分為：基於2d人臉活體檢測和基於3d人臉活體檢測。兩種演算法目前都有實際的案例。
從識別精度出發，3d人臉活體檢測遠勝於2d人臉活體檢測，因為3d影象的深度通道可以獲取2d影象中沒有的距離資訊，對**欺騙等欺騙方式具有更好的鑑別能力。目前，支付寶及部分銀行已經開始商用基於3d結構光的人臉活體檢測技術，但是3d裝置成本較高，目前除了少數高階手機機型及專用3d裝置，大多數電子裝置的攝像頭都沒有配備3d模組。因此，2d人臉活體檢測技術精度仍有巨大的實用價值。
基於2d人臉的活體檢測演算法精度雖然不及3d，但是可以通過多種人臉行為組合的方式來提高識別精度。例如某銀行的遠端身份認證系統要求人連續做出眨眼、轉頭、抬頭低頭等動作來確認真人身份，這種動作組合的方式可以識別**欺騙等欺騙行為（因為**不會做動作）。從精度評估來看，假設演算法對人臉動作的誤識別率是5%，那麼連續做兩個動作都被誤識別的概率就會降為5%*5%=0.0025，連續三個動作都被誤識別精度會降為0.000125。通過動作次數的增加，誤識別率會指數級降低（不過會影響使用者體驗），同樣可以達到商用級精度。
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