在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。

随着人脸识别技术日趋成熟，商业化应用愈加广泛，然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外

与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。

一、动作指令活体检测

为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

目前，人脸识别技术通行的活体检测技术一般采用指令动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。

二、近红外人脸活体检测

近红外人脸活体检测无需指令配合，检测成功率较高。使用近红外光源照射人脸。由于活体组织和非活体物质（如照片、面具）对近红外光的反射特性不同，摄像头捕捉到的近红外图像可以呈现出这种差异。例如，活体皮肤在近红外光下会呈现出特定的纹理和血管分布，而照片或面具则缺乏这些特征。这种活体检测方式可以在不需要用户配合的情况下实现盲测，有效杜绝照片、视频等攻击方式，便利性和安全性得到大幅度的提高。

三、3D人脸检活

原理： 使用专门的3D深度传感器，例如结构光、ToF（Time of Flight）等技术，直接获取人脸的三维深度信息。然后，根据这些深度信息来判断人脸的真实性。结构光技术通过投射特定的光图案到人脸上，然后根据图案的变形来计算深度信息；ToF技术通过测量光线从发射到返回的时间来计算深度信息。

优点：  精度更高，抗干扰能力更强，能够更有效地抵御各种伪造攻击，包括3D面具。受环境光照影响较小。

缺点： 成本较高，需要专门的硬件设备，例如深度摄像头。3D人脸识别处理的是3D的数据，如点云、体素等，这些数据是完整的，立体的，能表达出物体各个角度的特征，不管一个人正脸还是侧脸，理论上都是同一个人。但是因为点云等3D数据具有数据量大、而且点云数据具有无序性、稀疏性等特点，3D人脸识别开发难度比较大。