活体面容识别程序是一种用于判断所捕捉到的人脸是真实人脸还是伪造的人脸攻击的技术手段。它通过分析人脸在视频或摄像头捕捉下的生理和行为特征来实现这一目的。以下是一些常见的活体面容识别程序的关键组成部分：
人脸检测
定位人脸在图像中的位置。
检测是否存在无人脸或多人脸的情况，以防止切换或替换攻击。
3D检测
验证采集到的是否为立体人像，从而防止平面照片或其他非立体照片的攻击。
活体算法检测
通过要求用户执行特定的动作（如眨眼、张嘴、摇头、点头、凝视、上下移动手机等）来区分真实人脸和照片或视频。
分析这些动作的执行次数和模式，以判断用户是否为正常操作。
连续性检测
在一段时间内连续监测人脸的特征变化，以确保人脸的持续存在和真实性。
生理信息识别
利用活体上的生理信息（如眼睛的张合状态、嘴部的张合状态等）来进一步区分真实人脸和非生命物质伪造的生物特征。
深度学习技术
使用深度学习模型来提高活体检测的准确性和鲁棒性，例如通过卷积神经网络（CNN）分析人脸图像和动作数据。
多模态检测
结合多种检测方式，如RGB图像检测、近红外检测等，以提高检测的全面性和准确性。
活体面容识别程序广泛应用于需要高度安全验证的场景，如金融交易、账号登录等，以有效抵御照片、视频、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段。