紋理分析，包括計算臉部區域上的區域性二進位制圖案（lbp）並使用svm將臉部分類為真實或欺騙。**的紋理特徵是重要的依據，給2d**拍照，比起給3d真人拍照，會損失一些紋理。
頻率分析，例如檢查面部的傅利葉域。**臉部的頻率組成，也不像真人那樣豐富。
可變聚焦分析，例如檢查兩個連續幀之間的畫素值變化。連拍兩張**，聚焦在不同位置，檢視畫素值 (pixel value) 的變化。
基於啟發式的演算法，包括眼睛運動，嘴唇運動和眨眼檢測。 這些演算法集嘗試跟蹤眼睛的移動並眨眼以確保使用者沒有舉起他人的**（因為**不會眨眼或移動其嘴唇）。眼動、唇動、眨眼這些動作，**是不會有的。
光流演算法，即檢查從3d物件和2d平面生成的光流的差異和屬性。在相鄰兩幀之間，檢測物體運動的方向和幅度，查出2d和3d物體之間的差別。
結合以上各項，使面部識別系統工程師可以選擇適合其特定應用的動態檢測模型。
opencv 活體檢測
專案目的 識別真實人臉和 實現 識真 而不止 識臉 使用工具 opencv，python，matlab 首先1.構建影象資料集 2.實現乙個能夠進行活體檢測的卷積神經網路 我們稱之為 livenessnet 3.訓練活體檢測網路 效果圖 活體檢測的方法有很多，包括 活體檢測最終的效果取決於訓練樣本的...
人臉活體檢測資料
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...
非配合式活體檢測方法簡介
活體檢測配合式是通過使用者一些簡單的動作 點頭搖頭等 進行檢測，但是這個對使用者的體驗不太好，非配合式活體檢測相對更加靈活，非配合式活體檢測對演算法要求更高，對使用者體驗也更友好。非配合式活體根據成像源的不同，一般分為紅外影象 3d 結構光和 rgb 影象三種技術路線，這三種路線又根據應用場景不同而...