人脸识别系统在实际应用中会面对照片、视频、面具等道具攻击，为了这防止这些欺诈手段，在系统中应用到活体检测，检测识别的人员是否为活体，提高应用的安全性。由畅视智能与你分享应用到人脸识别系统中的活体检测技术有哪些分类？
在线图片活体检测
通过人脸识别系统中的活体检测来实现活体判断，原理是基于图片中人脸图像的破绽判断目标对象是否为活体，有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击。
动作配合式活体检测
这个方式通常集成在人脸采集SDK里，例如用户在使用支付宝、滴滴这些APP进行人脸识别检测时，就会有这种检测。其实现活体判断的方式是，通过给出用户指定动作要求，用户需配合完成，通过实时检测用户眼睛，嘴巴，头部姿态的状态判断是否为活体。
视频活体检测
在系统检测时，用户通过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。运用活动检测技术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。
集成在人脸离线识别SDK中的活体检测
包含有离线RGB活体检测、离线近红外活体检测、离线3D结构光活体检测，这些名字可以看出这种活体检测对硬件设备要求较高。例如iPhone X的前置摄像头可以通过投射出点阵红外光，采集用户面部的深度信息，进行检测。
随着对人脸识别技术的发展，在未来会有更多种方式来防止道具的攻击，提高人脸识别的安全性。
