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c++ 实现红外图与深度图结合的人脸识别+活体检测（Ubuntu +dlib）

通过深度相机的红外图进行人脸位置定位，传给深度图进行活体检测。利用深度图与人脸位置信息进行活体检测，主要利用了RANSAC算法。

人脸识别--活体检测(眨眼检测)ios实现

行业内活体检测三种方式分析

人脸识别活体检测实现代码，来一波

1. 二：实现思路分析点击识别按钮，调用相机
2. CameraRules类，检测相机权限
3. 初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据
4. 开启识别，脸部框识别
5. 脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸
6. 检测到人脸之后，判断位置
7. 位置判断合适，判断是否张嘴
8. 张嘴判断完毕，验证是否摇头
9. 摇头判断完毕，3秒倒计时拍照
10. 拍照完毕，选择重拍或者上传图片
11. 选择重拍重复5-9步骤，选择上传将图片数据回调
12. 数据clean

三：实现源码分析根

开源活体检测

活体检测很复杂？仅使用opencv就能实现！（附源码）

手机app活体检测

手机app活体检测技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。

通过人脸识别技术与手机app活体检测技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。

千搜科技人脸活体检测

BlazeFace: 亚毫秒级的人脸检测器 (含代码