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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。
一般活體檢測技術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特性等。
目前，人臉識別技術通行的活體檢測技術一般采用指令動作配合的方式，如人臉左轉、右轉、張嘴、眨眼等，指令配合錯誤則認為是偽造欺騙。
人臉識別技術對于活體檢測的研究仍然需要“時空”的突破。無論是通過攝像頭拍攝真人還是照片，最終得到的都是一張二維圖片，因此對于攝像頭前是真人還是一張照片，目前的人臉識別技術難以判斷。
另外，人臉識別對于雙胞胎、整容這類群體的識別也有待深入研究。人臉識別歸根結底是按照人的判斷標準，利用深度神經網絡和計算機技術，從人臉圖像中提取有效的識別特征進行身份判斷。人通過肉眼都難以判斷的情況下，以目前的技術和理論，還難以做出正確的識別。
近紅外人臉活體檢測主要是基于光流法而實現。
近紅外人臉活體檢測無需指令配合，檢測成功率較高。根據光流法，利用圖像序列中的像素強度數據的時域變化和相關性來確定各自像素位置的“運動”，從圖像序列中得到各個像素點的運行信息，采用高斯差分濾波器、LBP特征和支持向量機進行數據統計分析。同時，光流場對物體運動比較敏感，利用光流場可以統一檢測眼球移動和眨眼。這種活體檢測方式可以在用戶無配合的情況下實現盲測。
活體的光流特征，顯示為不規則的向量特征，而照片的光流特征，則是規則有序的向量特征，以此即可區分活體和照片。
活體檢測新技術，更加精確，逼真不是隨便說說！
監獄人臉識別AB門禁系統http://www.hjzn.com.cn/
