通过活体检测技术区分人脸和照片，活体检测是在一些身份验证场景确定对象的真是生理特征的方法。
人脸识别技术，就是机器通过摄像头，获取的图像，并进行对人的识别，该技术主要应用于身份识别，如金融（目前银行已经实现了通过人脸识别进行取钱操作）、手机锁、门禁和购物中的刷脸支付等等，人脸识别技术已经存在于我们日常的生活中。真人鉴别功能自然是识别人脸，假如是一张照片，由于与人脸在平面角度来说是相同的，如何避免照片替代真人脸这个作假问题呢？
在识别时只要使用者作脸部表情的配合动作即可，例如微笑一次、做个特定的表情鬼脸，由于照片很难实现这样特定的动作，进而可以避开照片作假。根据人脸识别专业研究人员的供词，侦测眨眼是一个很靠谱的方法。
在人脸识别体统为了减少错误率，系统将深度信息应用于在现有摄影中使用的面部检测算法，并根据面部窗口的深度坐标智能地缩放面部窗口尺寸——即面部距镜头越远，周围捕获框架越小。
这种方法采用特殊的红外线将将光辐射图投影到场景上，然后将其转换为深度图。虽然系统能够识别大部分面部，但其缺乏识别各个面部之间的差异的能力，所以这不是生物识别解决方案本身，而是其可以成为更广泛的认证系统中的关键的实现步骤。
采用深度信息在数字视频流中检测面部的方法。在一个场景中，如果出现了多个人时，可以根据不同人距离镜头距离的不同而识别面部。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
活体检测
活体检测是在一些身份验证场景确定对象的真是生理特征的方法。活体检测主要分为有两种。配合式活体检测和非配合式活体识别。
1.配合式的活体检测：人脸检测系统通过发出一些随机性的指令动作，如眨眼、转头和张嘴等。
2.非配合式的活体检测：通过红外摄像头采集图像进行人脸检测，该过程不需要配合任何指定动作。
在这里我说一下红外摄像头和普通摄像头的区别，红外摄像头跟普通摄像头相比，最大的不同是光源的不同。首先对于摄像头的成像，都是光照射在物体上，会发生漫散射，反射回来的部分光会被镜头接收，使其聚焦到图像传感器表面，然后转换为电信号，经过（A/D）模数转换，转换成数字图像信号，再送到数字信号处理芯片上进行加工，最后通过 USB 接口传输到系统中，最后显示在显示器上。
红外摄像头跟普通摄像头相比，最大的不同是光源的不同。普通摄像头的光源来源于可见光，即太阳光，因此普通摄像头在白天拍摄想过比较好，而红外摄像头一般自带红外点阵。其依靠自带的红外灯发出红外射线，照射在物体上，后进过漫散射，被摄像头接收。
红外摄像为什么能判断
1.成像原理
我们知道，不管是可见光还是红外光，其本本质都是电磁波。我们最终看到的图像长什么样，与材质表面的反射特性有关。真实的人脸和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的，所以成像也不同，而这种差异在红外波反射方面会更加明显，比如说，一块屏幕在红外成像的画面里，就只有白花花的一片，连人脸都没了，这样就可以避免误判。
2.内置算法
根据光流法，利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，从图像序列中得到各个像素点的运行信息，采用高斯差分滤波器、LBP 特征和支持向量机进行数据统计分析。同时，光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼。这种活体检测方式可以在用户无配合的情况下实现盲测。
其他判断方法还有 3D 人脸检测，通过 3D 摄像机进行人脸拍摄，通过对摄像机获取的数据进行整合，合成人脸，分析，最终判断是真正的人脸还是这照片。
