活体检测是人工智能安全领域的重要技术，通过分析生物特征的动态表现来区分真实用户与伪造攻击（如照片、视频或3D面具）。以下是Python实现的关键步骤👇
1. 基本概念
- 核心目标：验证活体存在，防止身份冒用
- 常见技术：
- 3D模型重建（3D_Model）
- 微表情分析（Micro_Expression_Analysis）
- 热成像结合（Thermal_Image_Integration）
- 🧠 技术原理：通过摄像头捕捉面部动作、呼吸频率等动态特征，结合深度学习模型进行判断
2. 开发流程
- 数据采集：使用OpenCV或MediaPipe获取实时视频流
- 特征提取：
- 面部关键点检测（Face_Landmark_Detection）
- 光流分析（Optical_Flow_Analysis）
- 模型构建：
- 使用TensorFlow/Keras训练分类模型
- 可参考深度学习入门教程
- 实时检测：部署模型到摄像头输入流
3. 工具推荐
- 🐍 Python库：
- OpenCV（用于图像处理）
- dlib（面部特征检测）
- TensorFlow/PyTorch（模型训练）
- 📦 依赖安装：
pip install opencv-python dlib tensorflow