人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一，人脸识别是一个验证身份的过程，。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，现在的检测方法有多种多样，普遍的是交互式的，另外一种就是静默活体检测技术
由于现在各行业对客户真实性、安全性和可信度的要求较为严格，怎样在线上证明“你是你”成了各行各业发展线上业务的关键问题。随着深度学习方法的应用，基于Android、iOS人脸识别技术的识别率已经得到质的提升，人脸活体检测技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前人脸活体检测技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。
人脸活体检测技术，为“刷脸”提供安全保障
一个简单的假设：拿着一张照片能不能骗过摄像头?
现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠、高效的人脸活体检测技术。
人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。
交互式人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：
眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；
嘴部张合判别：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸活体检测系统据此区分照片与真实人脸。
还有更多比如摇头、点头、抬头等动作指令，以此来辨别照片和真实人脸。
但是这个各个行业的标准不同，采用的方式需要根据自己的业务需求进行选择，对应安全性较高的行业（比如金融）更多的是倾向于交互式的方案，但是技术都是有壁垒的，目前有些交互式的检测技术在高端人才眼中也是儿戏，只是破解流程繁琐点，但是如果有人号称能破支付宝类的人脸识别技术，那就别去尝试购买这样的服务了，不然就是等着被骗，江湖人称道哥的不是吹嘘出来的，神一般存在的人物！！
说说自己的项目：
0、开始陆续为生存认证系统做开发，当时技术所限，采用的最多的是指纹识别，高深一点的就是指静脉识别，但是这两种方式都是BUG，
1、开始陆续将原先的指静脉系统，替换成人工智能服务，一路走来看着AI技术不过成长
2、最先使用的是百度的照片活体检测技术，系统接入后，发现百度AI在这块上的能力略显不足，在用手机对着照片翻拍的时候，时不时就可以绕过，当然我们的系统业务要求不是那么很足，比对用交互性的方式上，还是需要采用单张照片方便快捷；包括后续腾讯推出的也不太行（在我们系统中百万人群的测试中发现的问题）
3、无意间和一个大佬（我的一个兄弟朋友）聊天时，他告诉我他有这方便的东西，可以给我用，顺带测试下，不得不说我这哥们能力高大上！！国内说第二，无人说第一（吹下）！！借用他的技术后，我们后台检测发现很多人翻拍数据，但是无一个可以过的，这郁闷了很多人，但是也保证了系统的准确公平性！
目前调用量高峰期一天我调用1万多次，识别效果非常好，想绕过去的可能性基本为0，但是项目只能在照片是实时拍摄的，不能用手机相册的照片（主要是在项目应用上），比如微信公众号的JSSDK，我们就必要只能有拍照功能，不能同时用选择照片的功能；
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