1.RGB单目活体。
虹彩视觉开放式平台RGB单目活体检测技术可以使用普通的RGB摄像头。通过对莫尔条纹、成像畸形、反射率等图像缺陷的分析和采集，可以获得活体检测所需的识别信息，通过多维识别依据保证识别的准确性。
特点：
采用普通单目摄像头，成本低，对屏幕成像和纸质照片攻击有很好的防御能力。
二、红外双目红外活体。
虹膜视觉打开平台红外双目红外活体。基于RGB单目活体的算法能力，增加了红外摄像头。
因为红外图像滤除了特定波段的光，所以它自然能够抵抗基于屏幕成像的虚假人脸攻击。其实可见光和红外光本质上都是电磁波。物体的成像与其表面材料的反射特性有关。真实人脸与纸张、屏幕、立体蒙版等攻击介质的反射特性不同，成像效果也不同。
这种表面材料的差异在红外波反射中会更加明显。当屏幕上的人脸出现在红外摄像头前时，红外成像画面中只有一个白花花的，连人脸都无法显示，所以攻击不会成功。
特点：
由于硬件的差异，红外活体的成本高于RGB活体。然而，与此同时，它对屏幕成像和纸质照片有更好的防御。
Iii .活体。
在活体检测中，采用了结构光/TOF等深度相机，引入了“深度信息”的概念，可以获得人脸区域的3D数据，并基于这些数据进行进一步分析，可以轻松识别纸质照片、屏幕等2D媒体的虚假人脸攻击。
特点：体内检测对屏幕、纸张、口罩攻击的防御能力最好，但同时硬件成本也最高。
【活体检测算法的关键指标有哪些？】
在具体的应用场景中，可以通过“活体检测算法的关键指标”来判断某个活体检测算法是否适用。这在ArcSoft可视化开放平台的“开发者技术支持系统”中也有详细介绍
目前行业主要将活体检测能力分为基础级和增强级。基本级可以防止2D静态纸质图像攻击和2D静态电子图像攻击，增强级可以防止2D动态图像攻击、3D蒙版攻击和3D头部模型攻击。
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