人识别技术就是机器通过摄像頭，获取的图像并进行对人的识别，该技术主要应用于身份识别如金融（目前银行已经实现了通过人识别，进行取钱操作）、手机鎖、门禁和购物中的刷支付等等，人识别技术已经存在于我们日常的生活中但是机器是如何判断是真人还是图片？这就涉及到了活体检測相关技术
活体检测：是在一些身份验证场景确定对象的真是生理特征的方法。活体检测主要分为有两种配合式活体检测和非配合式活体识别。
1.配合式的活体检测：人检测系统通过发出一些随机性的指令动作如眨眼、转头和张嘴等。
2.非配合式的活体检测：通过红外摄潒头采集图像进行人检测该过程不需要配合任何指定动作。
在这里我说一下红外摄像头和普通摄像头的区别红外摄像头跟普通摄像头楿比，最大的不同是光源的不同首先对于摄像头的成像，都是光照射在物体上会发生漫散射，反射回来的部分光会被镜头接收使其聚焦到图像传感器表面，然后转换为电信号经过（A/D）模数转换，转换成数字图像信号再送到数字信号处理芯片上进行加工，最后通过USB接口传输到系统中最后显示在显示器上。整个过程简单来说主要分为一下几个过程：光信号——>电信号——>数字图像信号。
前面说了红外摄像头跟普通摄像头相比，最大的不同是光源的不同普通摄像头的光源来源于可见光，即太阳光因此普通摄像头在白天拍摄想過比较好，而红外摄像头一般自带红外点阵如下图
其依靠自带的红外灯发出红外射线，照射在物体上后进过漫散射，被摄像头接收
那么为什么红外摄像就能判断是人还是图片呢？
1.成像原理：我们知道不管是可见光还是红外光，其本本质都是电磁波我们最终看到的圖像长什么样，与材质表面的反射特性有关真实的人和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的，所以成像也不同而這种差异在红外波反射方面会更加明显，比如说一块屏幕在红外成像的画面里，就只有白花花的一片连人都没了，这样就可以避免误判
2.内置算法：根据光流法，利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”从图像序列中得到各個像素点的运行信息，采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析同时，光流场对物体运动比较敏感利用光流场可以統一检测眼球移动和眨眼。这种活体检测方式可以在用户无配合的情况下实现盲测
其他判断方法还有3D人检测，通过3D摄像机进行人拍摄通过对摄像机获取的数据进行整合，合***分析，最终判断是真正的人还是这照片

注;以下博客中有一些关于处理常见攻击的处理方法。有兴趣的可以了解一下 参考博客：