在生物識別系統(tǒng)中，為防止惡意者偽造和竊取他人的生物特征用于身份認證，生物識別系統(tǒng)需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特征是否來自有生命的個體。
一般生物特征的活體檢測技術(shù)利用的是人們的生理特征，例如活體指紋檢測可以基于手指的溫度、排汗、導電性能等信息，活體人臉檢測可以基于頭部的移動、呼吸、紅眼效應(yīng)等信息，活體虹膜檢測可以基于虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運動信息、瞳孔對可見光源強度的收縮擴張反應(yīng)特性等。
隨著人臉識別技術(shù)日趨成熟，商業(yè)化應(yīng)用愈加廣泛，然而人臉極易用照片、視頻等方式進行復制,因此對合法用戶人臉的假冒是人臉識別與認證系統(tǒng)安全的重要威脅。目前基于動態(tài)視頻人臉檢測、人臉眨眼、熱紅外
與可見光人臉關(guān)聯(lián)等領(lǐng)先業(yè)界的活體檢測方法，已經(jīng)取得了一定的進步。
一、動作指令活體檢測
為防止惡意者偽造和竊取他人的生物特征用于身份認證，生物識別系統(tǒng)需具有活體檢測功能，即判斷提交的生物特征是否來自有生命的個體。
目前，人臉識別技術(shù)通行的活體檢測技術(shù)一般采用指令動作配合的方式，如人臉左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、張嘴、眨眼等，指令配合錯誤則認為是偽造欺騙。
二、近紅外人臉活體檢測
近紅外人臉活體檢測無需指令配合，檢測成功率較高。使用近紅外光源照射人臉。由于活體組織和非活體物質(zhì)（如照片、面具）對近紅外光的反射特性不同，攝像頭捕捉到的近紅外圖像可以呈現(xiàn)出這種差異。例如，活體皮膚在近紅外光下會呈現(xiàn)出特定的紋理和血管分布，而照片或面具則缺乏這些特征。這種活體檢測方式可以在不需要用戶配合的情況下實現(xiàn)盲測，有效杜絕照片、視頻等攻擊方式，便利性和安全性得到大幅度的提高。
三、3D人臉檢活
原理： 使用專門的3D深度傳感器，例如結(jié)構(gòu)光、ToF（Time of Flight）等技術(shù)，直接獲取人臉的三維深度信息。然后，根據(jù)這些深度信息來判斷人臉的真實性。結(jié)構(gòu)光技術(shù)通過投射特定的光圖案到人臉上，然后根據(jù)圖案的變形來計算深度信息；ToF技術(shù)通過測量光線從發(fā)射到返回的時間來計算深度信息。
優(yōu)點： 精度更高，抗干擾能力更強，能夠更有效地抵御各種偽造攻擊，包括3D面具。受環(huán)境光照影響較小。
缺點： 成本較高，需要專門的硬件設(shè)備，例如深度攝像頭。3D人臉識別處理的是3D的數(shù)據(jù)，如點云、體素等，這些數(shù)據(jù)是完整的，立體的，能表達出物體各個角度的特征，不管一個人正臉還是側(cè)臉，理論上都是同一個人。但是因為點云等3D數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、而且點云數(shù)據(jù)具有無序性、稀疏性等特點，3D人臉識別開發(fā)難度比較大。
