活體識別的原理是什麽？它是怎麽做到的呢？我們接下來來看壹下。
活體識別
在生活當中的壹些場景中，我們需要確定這個對象的存活性。而拍照片，面具和屏幕截屏等手段，由於是靜態的，極有可能會使用戶本人的賬戶被盜用，所以活體檢測可以保障用戶的合法權益，防止欺詐。目前活體檢測有三種，配合式活體檢測，雙目活體防偽檢測和靜默活體檢測。最為常見的方式，是讓用戶眨眼張嘴，搖頭，點頭，配合起來，驗證是否是用戶本人在測試。而靜默活體檢測則不需要做各種動作，只需要拍張實時的照片或者視頻就可以。而系統可以對用戶發來的資料進行嚴格的檢查。而不會導致視頻有重復情況出現。
活體識別儀器
雙目活體防偽檢測。是最為高級的活體檢測方法。它的原理是人臉皮膚在不同光照條件下反射出來的光譜是不同的，可以對這些光譜進行分析。而由於每個人的人臉反射出來的光譜也具有不同，這樣就可以區別出真實的人臉以及特殊材質的人臉。這項識別技術的速度特別快。近紅外成像對光照不敏感，可以穿透墨鏡進行成像，可以防止黑客竊取用戶本人的生物特征，使用戶的賬戶免受各種形式的偽造身份信息的入侵，可以保證遠程驗證信息的安全。活體識別
活體識別是基於算法形成的，人臉識別主要包括圖像的抓取以及人臉關鍵部位的定位，對圖像進行預處理。最後進行識別，這些識別算法是基於數據庫當中已有圖像以及編碼，得出輸入數據與已有數據的相似度，最後進行識別判定。
人臉識別算法的分類有四種，壹種是基於人臉特征點第二，基於整幅人臉圖像，第三，基於模板，第四，利用神經網絡。壹些輔助理論包括有關於光照估計模型理論，這種預處理方法是灰度矯正，在光照估計模型的基礎上再補充光照補償和光腳平衡。還有優化的變形統計矯正理論。可以使人臉的姿態趨於正常。接著是強化叠代理論，可以有效擴展DLFA人臉檢測算法。還有實時數據的識別，可以處理人臉實時數據的中間值。可以實現識別效率的最大化。
活體識別技術是人工智能當中的壹項重要的運用實踐，會越來越廣泛的普及到我們的生活中。