活体检测
PAD（presentation attack detection）
- 动作配合式活体检测：给出指定动作要求，用户需配合完成，通过实时检测用户眼睛，嘴巴，头部姿态的状态，来判断是否是活体。
- H5视频活体检测：用户上传一个现场录制的视频，录制时读出随机分配的语音校验码。然后通过分析这个视频的人脸信息以及语音校验码是否匹配，完成活体检测判断。
- 静默活体检测：相对于动态活体检测方法，静默活体检测是指，不需要用户做任何动作，自然面对摄像头3、4秒钟即可。由于真实人脸并不是绝对静止的， 存在微表情，如眼皮眼球的律动、眨眼、嘴唇及周边面颊的伸缩等，可通过此类特征反欺骗。
- 图片活体检测：基于图片中人像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断目标对象是否为活体，可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击，可使用单张或多张判断逻辑。
- 近红外活体检测：利用近红外成像原理，实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点（如屏幕无法成像，不同材质反射率不同等）可以实现高鲁棒性的活体判断。
- 3D结构光活体检测：基于3D结构光成像原理，通过人脸表面反射光线构建深度图像，判断目标对象是否为活体，可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。
- 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。