由于近幾年人臉識別技術發展迅速，其商業化應用的領域也變得更加廣泛。在日常生活工作中，出現了人臉驗證、人臉支付、人臉乘梯、人臉門禁等等常見的應用場景。這說明人臉識別技術已經在門禁安防、金融行業、教育醫療等領域被廣泛地應用，人臉識別技術的高速發展與應用同時也出現不少質疑。其中之一就是人臉識別很容易被照片、視頻、人臉模型等方式輕易蒙混，并且網絡上也傳出不少破解方法。針對這些問題，人臉識別技術其實也是進行了升級迭代，當前的人臉識別系統是需要具有活體檢測功能的。那么人臉活體檢測功能到底是什么呢？

說的直白一些，人臉活體檢測功能也就是人臉防偽技術，而不是人臉的驗證技術。像人臉驗證技術主要是系統會判斷兩個人臉是否為同一人的算法，當系統通過人臉比對后獲取兩個人臉特征的相似度，然后與預設的閾值等進行比較。一旦相似度是大于閾值，則會判定為同一個人，反之則不同。而人臉活體檢測功能，它的算法主要是判定是否為真人活體，因而那些企圖通過照片、視頻或者模型等方式蒙混過關是不能通過的。下面我們具體看一下該功能有什么具體的作用。

1、活體檢測能解決利用照片的漏洞

一般情況下，利用照片是很常見鉆人臉識別漏洞的方式。現在獲取一個人的照片只要在網絡社交平臺等就可以輕易做到。不過，照片這種媒介是靜態的，具有活體檢測功能則需要通過動態來判斷，因此利用照片的方式是無法通過人臉驗證的。畢竟活體檢測是在人臉驗證時需要利用比如眨眨眼、張張嘴或者抬頭、轉頭等交互動作來進行活體檢測的。

2、活體檢測能解決利用視頻的漏洞

說起視頻的漏洞，一般是指預先把相關動作錄制成視頻。然后把視頻對著人臉識別檢測系統播放。不過對于這種利用視頻對著攝像頭成像的方式，其實與人臉的真實度還是有很大的區別，因此經常會存在有諸如反光、有倒影、影像模糊等問題。相對而言，這是比較好識別的一種情況。更何況具有活體檢測功能，使得利用視頻的方式無法鉆漏洞。

3、活體檢測能解決利用模型的漏洞

利用模型的漏洞指的是按照真實比例，制作出一個類似真人臉部的3D模型。這個方式雖然說可以解決照片與視頻的一些問題，而且真人臉部模型與人相當接近。但是首先模型的材料的表面發射率與真實人臉依然是存在不小的差距，在算法上可以優化解決。其次，模型并非活體，也無法通過活體檢測的步驟。

當前的人臉識別技術方面的應用，比如人臉識別門禁系統，活體檢測的功能都是最基礎的。在當下無接觸、無感通行日漸流行的社會中，活體檢測的這種人臉防偽技術是給人們的安全與便捷性等方面提供了更多的保障。
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