活体检测技术一般分为配合式活体检测和非配合式活体检测。
配合式活体检测是最常见的活体检测方式，通过眨眼、张嘴、摇头、点头、甚至读出随机数字等配合式组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。如，一些金融机构的交易支付，支付宝认证等都使用配合式活体检测技术。配合式活体检测出现较早，成本低，算法更简单，但用户体验差，使用复杂。
非配合式活体检测/静默活体检测技术无需用户进行额外动作，可直接甄别纸张照片、屏幕成像、人脸面具等伪造人脸攻击。一般使用双摄像头做活体检测的，都是非配合式活体检测，不需要根据提示做一些诸如眨眼、点头之类的动作，对算法要求更高，但是速度更快， 对用户体验也更友好。
RGB单目活体检测采用普通RGB摄像头即可，通过分析采集摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽，从而获得活体检测所需要的识别信息，通过多维度的识别依据保证了识别的准确性。
特点：RGB活体检测应用历史较久，成本较低，对屏幕和纸张类攻击防御性良好，对面具类攻击防御性一般。
在具体产品中，要实现检测效果和成本的平衡，所以采用RGB和近红外双摄像头方案是一个性价比比较高的选择。如果一款人脸识别算法同时自带这两种活体检测功能，那是最好的。
目前我们实现了一款 基于RGB图像的静默活体检测 模型性能如下
模型准确率：
| Size | FLOPs | Speed | FPR | TPR |
|---|---|---|---|---|
| 1.8M | 92M | 22ms | 1e-5 | 98.2 |
效果图：
图1拍摄屏幕的效果
图2 拍摄真人的效果（由于个人信息保密，这里马赛克下）
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