活體識別
在生活中的壹些場景中，我們需要確定這個物體的生存能力。而拍照、口罩、截屏等手段，由於是靜態的，極有可能使用戶自己的賬號被盜，因此活體檢測可以保護用戶的合法權益，防止詐騙。目前活體檢測有三種，即協同活體檢測、雙目活體防偽檢測和無聲活體檢測。最常見的方式是讓用戶眨眼、張嘴、搖頭、點頭，配合驗證用戶是否在考驗自己。
而無聲體內檢測不需要做各種動作，只需要拍壹張實時照片或者視頻就可以了。系統可以嚴格檢查用戶發送的信息。而不會導致視頻重復。活體識別儀
雙目活體防偽檢測。它是最先進的體內檢測方法。它的原理是不同光照條件下人臉皮膚反射的光譜是不同的，可以對這些光譜進行分析。因為每個人的臉反射的光譜是不壹樣的，所以我們可以用特殊的材料來區分真實的臉和人臉。這種識別技術速度極快。近紅外成像對光照不敏感，可以穿透墨鏡成像，可以防止黑客竊取用戶自身的生物特征，保護用戶賬號免受各種形式的偽造身份信息，保證遠程認證信息的安全性。活體識別
活體識別是在算法的基礎上形成的，人臉識別主要包括圖像抓取、人臉關鍵部位定位、圖像預處理。最後進行識別。這些識別算法都是基於數據庫中已有的圖像和代碼，得出輸入數據與已有數據的相似度，最終做出識別判斷。
人臉識別算法有四種，壹是基於人臉特征點，二是基於整張人臉圖像，三是基於模板，四是基於神經網絡。壹些輔助理論包括光照估計模型理論。這種預處理方法是灰度校正，在光照估計模型的基礎上補充了光照補償和赤腳平衡。還有壹種優化的形變統計校正理論。可以使人臉姿勢趨於正常。然後加強了叠代理論，可以有效地擴展DLFA人臉檢測算法。還有實時數據的識別，可以處理實時人臉數據的中間值。可以實現最大的識別效率。
活體識別技術是人工智能的壹個重要應用實踐，在我們的生活中會越來越廣泛的普及。