| 详细介绍： 随着人脸识别技术的成熟发展和应用拓展，现实生活中已经能经常见到人脸识别的身影了。上下班刷脸打个卡，登录软件扫个脸，开办银行卡都可以靠“脸”自助完成，甚至是智慧城市全城追捕、公安抓逃罪犯、考试防替考都与人脸识别技术息息相关。
人脸识别技术在广受欢迎的同时，也有很多人有疑问：偏头人脸识别还能认出我吗？整容了怎么办？卸妆有影响吗？戴眼镜呢？···那么，影响人脸识别的影响因素到底有哪些？人脸识别到底靠谱吗？
人脸识别的内部因素主要是指人脸识别算法方面，人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，而人脸识别算法需要在识别过程中完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。可以说，人脸识别算法贯穿了整个人脸识别过程的开始与结束，理所当然其算法本身的技术水平也成为人脸识别的核心影响因素。
我们利用3D摄像头拍摄人脸,得到相应的人脸区域的3D数据,并基于这些数据做进一步的分析, 最终判断出这个人脸是来自活体还是非活体。这里非活体的来源是比较广泛的,包括手机和Pad等介质的照片和视频、各种打印的不同材质的照片（这里包含各种情形的弯曲、折叠、剪裁、挖洞等情形）等。
我们基于活体检测和非活体检测的3D人脸数据，选择最具有区分度的特征来训练分类器，利用训练好的分类器来区分活体和非活体。特征的选择是至关重要的，这里我们选择的特征既包含了全局的信息，也包含了局部的信息，这样的特征有利于算法的稳定性和鲁棒性。
下面是3D人脸检活原理的几个步骤：
首先，我们提取了活体和非活体人脸区域的256个特征点的三维信息，并对这些点之间的几何结构关系进行了初部的分析处理；。
其次，我们提取了整个人脸区域的三维信息，并对相应的特征点做进一步的处理，再采用协调训练Co-training的方法训练了正负样本数据，之后利用得到的分类器进行了初分类。
最后，利用以上两个步骤所提取的特征点进行曲面的拟合来描述三维模型特征，然后根据曲面的曲率从深度图像中提取凸起区域，再对每个区域提取EGI特征，最后利用其球形相关度进行再分类识别。
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