动态活体检测需要用户高度配合，仅需单目RGB摄像头配合特定动作即可完成，安全性比纯图片识别要高一些，主要包含4个动作：

（1）眨眼动作

通过人脸关键点检测确定上眼皮和下眼皮的位置坐标

由于没有中心点，我采用38-42的距离，39-41的距离，这两个值中的最大值作为左眼正常睁眼幅度L0，右眼同理R0。

将视频的第一帧检测到的距离作为标尺，后面判断闭眼的时候就和这个值比对。

将整个视频均匀抽为15-25帧，对于这个序列的每一帧，把38-42的距离和39-41的距离做平均，作为左眼的当前帧检测距离Lc，右眼同理Rc，通过多次实验发现，只要当前帧的Lc小于L0*0.5即可出现很明显的眨眼动作，右眼同理。一个3秒的视频能够出现两次明显的左右眼同时眨眼动作即可认为判定成功。

（2）张嘴检测

通过人脸关键点确定上下嘴唇内测的位置坐标

上嘴唇是62、63、64，下嘴唇是68、67、66。同样以第一帧作为距离标尺，取62-68,63-66,64-66三段距离的最小值M0。

将整个视频均匀抽为15-25帧，对于这个序列的每一帧，对于每一帧图像，把62-68,63-66,64-66三段距离取平均值作为当前帧的张嘴幅度Mc，通过多次实验发现，只要Mc大于M0*3就能看到很明显的张嘴动作，3秒的视频出现两次就可以判定成功。

（3）点头检测

通过一个头部姿态估计模块确定roll，yaw，pitch三个值

点头动作会让pitch的值减小，大概是从0附近到-20多的样子，同样将视频第一帧作为初始状态的pitch值，把视频抽为15-25帧，里面出现当前pitch的绝对值大于初始pitch*2的绝对值就可以看到明显点头动作，所有帧里面出现两次就可以判定成功。

（4）转头检测

通过一个头部姿态估计模块确定roll，yaw，pitch三个值

转头检测会让Yaw的值产生明显的变化

同样把第一帧的Yaw状态作为初始状态，在视频序列里面这个值的变化很广泛，左转头大约在0~+50，右转头大约在0~-50，所以当前帧的yaw如果大于初始值，且当前的yaw大于20小于50就能判断出现一次左转头，相反的如果当前yaw小于初始值，且当前yaw大于-50小于-20就能判断出现一次右转头，3面的时间基本上只够一次左转一次右转，都出现了就能判定成功。

（5）总结

这套算法做下来我觉得其实难在如何优化速度：

一个视频究竟要抽多少帧？多了速度慢，少了会误判。

如何确定每个动作的阈值呢？我觉得只能通过不断试验找出来一个合理值。

关键点检测速度如何？能否考虑多线程？寻找更快的检测器能明显改善。

头部姿态估计的准确性怎么样？不靠谱的头部姿态估计简直离谱。

如何保证视频中间不换人？那就要对每一个抽到的帧做人脸比对，还是只随便抽两帧做比对？亦或是更好的算法去首尾帧+中间帧做人脸比对？

以及要不要加入静态的活体检测，确定这个视频不是预先拍摄好的？检测所有帧还是只检测几帧？

这里面有相当多的优化空间，我找了找很少有单纯讨论动态活体检测算法的资料，可能是大家都觉得很简单？也可能是这个检测过程越少的人知道越好？毕竟知道了如何检测，那么绕过简直轻而易举。这篇帖子只是单纯讨论思考，如果你有更好的方案欢迎一起讨论。

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