北京人脸识别系统

普通摄像头类型的活体检测
即便没有要求配合各种动作指令，但当人站在门禁识别仪面前，人脸也不是juedui的静止，仍然可以从一些微表情进行甄别，例如眼皮和眼球的律动、眨眼、嘴唇及其周边面颊的伸缩等。

利用特定的某种物理特征，或多种物理特征的融合，我们可以通过深度学习训练神经网络分类器，以区分是活体，还是攻击。活体检测中的物理特征主要分为纹理特征、颜色特征、频谱特征、运动特征、图像质量特征，此外，还包括心跳特征等。

纹理特征包括很多，但较主流的是LBP、HOG、LPQ等。

颜色特征除了RGB之外，学术界发现HSV或YCbCr具有更好的区分活体非活体的性能，被广泛用于不同的纹理特征上。

频谱特征的原理是活体、非活体在某些频段具有不同的响应。

运动特征提取目标在不同时间上的变化，是一个有效的办法，但通常耗时较久，达不到实时的要求。

图像质量特征有很多描述方式，比如反射、散射、边缘或形状等。