应用策略 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
活体检测 活体基础原理 RGB可见光活体：主要基于图片破绽，判断目标对象是否为活体。例如图像中的屏幕反光、成像畸形等，最主要的应用情形为屏幕的二次翻拍等攻击防御。此种活体对于待检测图片的要求，主要需要满足画面中除了人脸以外，要尽可能保留一些背景内容，用于查找破绽，通常建议人脸与屏幕的长宽比为1：3。
方案简介 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
活体检测，对人脸采集图片进行活体检测 4. 特殊的，也可由SDK采集并获取加密人脸信息，经由服务端转发，配合百度云端接口实现实名认证、活体检测及人脸比对功能。 如果您选择这种集成方案，Android请参考 人脸采集及人脸比对接口（无源） 、 IOS与HarmonyOS同理。 重要 ：AccessToken有有效期，每次请求必须重新获取。
整体介绍 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
具体人脸检测及属性分析可参考 人脸检测接口文档 2、活体检测 在线图片活体检测 基于图片中人像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断目标对象是否为活体，可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击，可使用单张或多张判断逻辑。 3、人脸比对 生活照 通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分。在已知用户ID的情况下帮助确认是否为用户本人的对比操作，即1:1身份验证。
人脸对比 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
对所有图片都会做改处理) image_liveness 否 string 返回的活体信息，“faceliveness,faceliveness” 表示对比对的两张图片都做活体检测；“,faceliveness” 表示对第一张图片不做活体检测、第二张图做活体检测；“faceliveness,” 表示对第一张图片做活体检测、第二张图不做活体检测； 注：需要用于判断活体的图片，图片中的人脸像素面积需要不小于
方案简介 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
炫瞳活体检测（实时检测）： 基于屏幕颜色打光的方式，通过我们的面部反光和 瞳孔反光 对核验人员进行活体判断。相比于行业内传统的动作活体和视频活体检测方式，通过率大大提升，使用效率更加流畅便捷，有效拦截视频、图片伪造、3D面具、合成图等黑产攻击。 并且，百度H5实名认证方案采用 实时活体检测形式 ， 无需用户拍摄上传视频 ，直接在前端完成检测流程，提升整体核验流程的流畅度及用户体验。
IOS-基础版 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
可在设备端，离线实时检测视频流中的人脸。
Java-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
业务逻辑 上述能力，人脸实名认证能力为必选能力，质量检测、活体检测、图片加密及风控为可选能力，验证顺序为 人脸质量检测 -> 活体检测 -> 人脸实名认证 。 如选择了质量检测和活体检测能力，则有任意一个条件不通过，整个请求流程终止，并返回错误码，描述具体的不符合信息 。 基于此顺序串行验证逻辑，可以避免大量不符合条件的请求流转到人脸实名认证，节约您的成本。 3.
Python-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
业务逻辑 上述能力，人脸实名认证能力为必选能力，质量检测、活体检测、图片加密及风控为可选能力，验证顺序为 人脸质量检测 -> 活体检测 -> 人脸实名认证 。 如选择了质量检测和活体检测能力，则有任意一个条件不通过，整个请求流程终止，并返回错误码，描述具体的不符合信息 。 基于此顺序串行验证逻辑，可以避免大量不符合条件的请求流转到人脸实名认证，节约您的成本。 3.
C#-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
业务逻辑 上述能力，人脸实名认证能力为必选能力，质量检测、活体检测、图片加密及风控为可选能力，验证顺序为 人脸质量检测 -> 活体检测 -> 人脸实名认证 。 如选择了质量检测和活体检测能力，则有任意一个条件不通过，整个请求流程终止，并返回错误码，描述具体的不符合信息 。 基于此顺序串行验证逻辑，可以避免大量不符合条件的请求流转到人脸实名认证，节约您的成本。 3.
PHP-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
业务逻辑 上述能力，人脸实名认证能力为必选能力，质量检测、活体检测、图片加密及风控为可选能力，验证顺序为 人脸质量检测 -> 活体检测 -> 人脸实名认证 。 如选择了质量检测和活体检测能力，则有任意一个条件不通过，整个请求流程终止，并返回错误码，描述具体的不符合信息 。 基于此顺序串行验证逻辑，可以避免大量不符合条件的请求流转到人脸实名认证，节约您的成本。 3.
