本文主要是介绍浅析人脸活体检测技术的功能及几种分类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
说的直白一些，人脸活体检测功能也就是人脸防伪技术，而不是人脸的验证技术。像人脸验证技术主要是系统会判断两个人脸是否为同一人的算法，当系统通过人脸比对后获取两个人脸特征的相似度，然后与预设的阈值等进行比较。一旦相似度是大于阈值，则会判定为同一个人，反之则不同。而人脸活体检测功能，它的算法主要是判定是否为真人活体，因而那些企图通过照片、视频或者模型等方式蒙混过关是不能通过的。下面我们具体看一下该功能有什么具体的作用。
1、人脸活体检测能解决利用照片的漏洞
一般情况下，利用照片是很常见钻人脸识别漏洞的方式。现在获取一个人的照片只要在网络社交平台等就可以轻易做到。不过，照片这种媒介是静态的，具有活体检测功能则需要通过动态来判断，因此利用照片的方式是无法通过人脸验证的。毕竟活体检测是在人脸验证时需要利用比如眨眨眼、张张嘴或者抬头、转头等交互动作来进行活体检测的。
2、人脸活体检测能解决利用视频的漏洞
说起视频的漏洞，一般是指预先把相关动作录制成视频。然后把视频对着人脸识别检测系统播放。不过对于这种利用视频对着摄像头成像的方式，其实与人脸的真实度还是有很大的区别，因此经常会存在有诸如反光、有倒影、影像模糊等问题。相对而言，这是比较好识别的一种情况。更何况具有活体检测功能，使得利用视频的方式无法钻漏洞。
3、人脸活体检测能解决利用模型的漏洞
利用模型的漏洞指的是按照真实比例，制作出一个类似真人脸部的3D模型。这个方式虽然说可以解决照片与视频的一些问题，而且真人脸部模型与人相当接近。但是首先模型的材料的表面发射率与真实人脸依然是存在不小的差距，在算法上可以优化解决。其次，模型并非活体，也无法通过活体检测的步骤。
人脸活体检测技术主要分为以下三大类：
1、图片人脸活体检测：通过静态图片进行活体检测，通常基于传统图像处理，主要的方式有基于纹理特征的方式、基于图像质量的方式、以及基于深度特征的方法。
2、配合式人脸活体检测：需要人脸识别使用者的配合交互，通过判断用户是否按照要求在镜头前完成指定动作来进行活体检测，主要包括随机动作指令人脸活体检测和语音活体检测。
随机动作指令人脸活体检测需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、点头、摇头、张嘴等面部动作验证用户是否为真实活体本人操作。随机动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作。
语音活体检测则是需要用户配合提示读出相应文字验证码，然后分别对视频和音频进行检测。这种技术主要通过人脸关键点定位技术和人脸追踪等技术，通过用户配合完成的动作声音是否与系统要求相符合来验证用户是否为真实的活体本人。也可以通过抽取嘴部区域的光流特征变化，然后使用SVM等分类器识别用户是否完成了文字的朗读。
静默人脸活体检测：无需用户动作或语音配合，可以在不超过1秒的时间内实时完成检测。静默活体检测的主要原理是结合了图片活体检测，除了抽取图片的纹理颜色特征，利用图片的质量进行判断外，还利用了基于生命信息的方法与和时间相关的深度特征。
由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于人脸活体检测。通过远程光体积变化描记图法等方法可以检测到来自摄像头的人体器官变化信息，通过计算人体心率以及人脸血流导致的颜色变化等有效信息来区分真假人脸。基于生命信息的方法对利用3D模型的虚假人脸攻击有明显的防御效果。
当前的人脸识别技术方面的应用，比如人脸识别门禁系统，活体检测的功能都是最基础的。在当下无接触、无感通行日渐流行的社会中，活体检测的这种人脸防伪技术是给人们的安全与便捷性等方面提供了更多的保障。
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