Zeusee配合型人脸活体检测 在移动端进行人脸识别应用开发的时候，经常存在用户会使用翻拍照片录制录像等来欺骗人脸识别系统，因此活体检测是人脸识别和人脸验证中非常重要的一个部分，同时目前开源活体检测代码的补充，但配合型活体检测实现相对比较简单，因此我们可以做到简单的实现，并并进行了所有的代码。 更新 增加了基于IntraFace活体检测（2018.03.30） 单目配合型活体检测 由于移动端传感器的有限性，在广泛只有单个现有放置摄像机的情况下，非配合型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高。而配合性活体检测仅需要通过用户简单的低头摇头操作即可极大降低用户的欺骗攻击成本。 基本

人脸活体检测，检测是拍摄的图片还是翻拍手机的照片。

人脸面部特征, 与生俱来, 具有唯一性、自然性、终身不变等特点, 因此人脸识别作为一种身份鉴别方式, 相比于传统的认证技术具有巨大的便利性优势. 然而人脸识别容易受到图片、视频、面具等伪造攻击, 由于其不可更改特性, 若生物特征发生泄漏或篡改, 会造成难以挽回的风险和损失. 本文提出的安全人脸识别解决方案, 通过特殊的安全人脸采集模组, 完成活体检测, 模组中通过人脸加密专用密钥, 对图片进行加密、签名处理, 同时在识别流程中的多重安全设计, 保证人脸生物特征的安全.

Android开发之虹软人脸识别活体检测基本步骤-附件资源

android虹软识别2.0版本，包含人脸注册，活体检测，人脸识别，人脸比对等功能。记得填写自己申请的APPID和SDKkey。更多请查看博客：https://blog.csdn.net/xiayiye5/article/details/88354267 注意： 解压后是导入module，不是导入project！

基于python+dlib实现的活体检测，参照了眨眼检测的代码，原理是取人脸68个特征点之中的几个点，计算它们之间的欧氏距离比率，达到特定阈值就通过，检测步骤:左转头，右转头，张张嘴

人脸活体检测、人脸识别 Demo 可快速高效实现人脸识别、活体检测 支持张嘴 摇头 检测， 自动拍摄照片.

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活体检测jar包，直接下载解压即可，解压完成之后放置在项目里面，然后构建下路径即可。

该训练集为北京交通大学、商汤科技、香港中文大学开源的大型活体检测数据集，填补了目前开源数据集数量少和多样性不足的缺点，很适合作为该领域的训练、测试的数据集