活体检测的工作原理
被动活体检测、3D Flash 和 3D Action 活体检测详解 - 每一种对用户有什么要求、强度如何，以及你的流程该如何选择。
活体检测证明自拍照来自摄像头前的真实人物，而不是一张照片、一块屏幕或一个面具。 被动活体检测不要求用户做任何动作，属于免费额度范围。 3D Flash 和 3D Action 分别加入了光线模式和动作检查，可获得更高的可信度，收费 $0.15。
#活体检测是用来做什么的
- Liveness 标签页保存着采集到的自拍照和被动活体检测的结果。
- Events 显示了采集发生的时间，以及之后发生了什么。
人脸比对能告诉你自拍照和证件是否匹配。但它无法告诉你这张自拍照来自哪里。 如果没有活体检测，把别人的脸的照片举在他被盗的身份证旁边，也能通过核验。
活体检测正是为了堵住这个漏洞。Didit 的实现方案准确率达到 99.9%，误接受率低于 0.1%。
#三种方式
被动活体检测 - 用户无需任何动作
单帧深度学习分析。系统会检查图像中能区分真实人脸与翻拍图像的伪影、纹理模式和其他细微信号。 用户只需要拍一张自拍照，不需要做任何额外动作。
适用场景： 大多数消费者入驻场景，以及任何转化率至关重要的地方。 它对老旧手机和较差光线的容忍度最高，也是拥有每月 500 次免费额度的方式。
3D Flash - 光线模式，仍无需动作
以每秒超过 30 帧的速度向人脸投射一系列光线模式，并分析反射结果以构建深度图。 深度图确认了人脸是三维的，从而排除了平面照片和屏幕翻拍的可能。
适用场景： 金融服务和账户访问场景，你希望获得较高的可信度，同时又不想要求用户执行任何动作。 收费 $0.15。
3D Action & Flash - 动作加光线
将光线模式深度检查与一个随机动作（眨眼、点头或类似动作）结合起来， 因此响应无法被预先录制。深度学习模型会同时分析微表情和光线反射情况。
适用场景： 银行、医疗和政务应用。这是目前可获得的最高可信度方案， 即便面对精心制作的面具也是最难被伪造的一种。收费 $0.15。
#如何在几种方式之间选择
真正的取舍在于可信度与完成率之间的平衡。对用户提出的每一项额外要求，都会带来一定的转化损失， 而主动式方案在老旧设备、较差光线，以及不理解操作指示的用户身上，损失会更大。
一种切实可行的模式：对所有人运行被动活体检测，只在你的风险规则升级的情况下 - 高价值账户、 可疑的设备信号、临界的人脸比对分数 - 才启用主动方式。这样可以让摩擦只出现在风险真正存在的地方。
#活体检测不止于活体检测本身
活体检测这一步，同时也是重复检测发生的地方。每一张人脸都会自动与你已经核验过的每一位用户， 以及你的黑名单进行比对，你不需要单独启用任何功能。这通常是受欢迎的，但偶尔也会让人意外 - 比如你自己的回头客把自己匹配成了自己。参见重复账号与人脸检索。
#桌面端与摄像头可用性
活体检测需要一个能正常工作的摄像头。桌面端是否提供这一步，是一个工作流级别的设置， 因此如果你的用户在笔记本电脑上完成核验，却从未见过自拍步骤，请先检查这项设置，而不要直接认定它不受支持。
看起来像活体检测 bug 的问题，通常其实是摄像头根本没有打开 - 应用内置浏览器、此前被拒绝的权限， 或者另一个应用正在占用摄像头。参见修复活体检测与人脸比对问题。
#年龄估算过程中的隐私保护
当活体检测作为年龄估算的一部分运行时，界面上会刻意将用户的人脸显示为模糊状态。 这是在向用户传递一个信号：这张图像仅用于分析年龄，而不是用来识别他们的身份。
#经过独立测试
一家 NIST 认可实验室依据 ISO/IEC 30107-3 标准，针对 Didit 的活体检测在六个攻击类别下发起了 360 次呈现攻击 - 包括打印照片、屏幕翻拍、面具等多种形式。没有一次成功。 参见反欺骗认证。
#费用
| 方式 | 价格 |
|---|---|
| 被动活体检测 | 每月 500 次免费，之后 $0.10 |
| 3D Flash | $0.15 |
| 3D Action & Flash | $0.15 |
只有被动活体检测属于免费额度。把工作流从被动切换到某种主动方式后，从第一个会话开始就会消耗你的额度余额。