有没有移动端h5的活体检测源码

活体检测，这个首先要后端有这方面接口。

前端只负责获取照片或者视频，检测的工作都是后端处理。

后端处理完成后，返回结果给前端显示。

前端就是一个上传图片，或者上传视频。这个源码，自己写一个也是可以的。

验证(yanzheng)包含汉字:验、证首字母:Y首字拼音:yan五笔:CWYG词语解释通过实验使得到证实检验证实:验证数据。

汉王充《论衡·奇怪》：“言之有头足，故人信其_；明事以验证，故人然其文。”清蒲松龄《聊斋志异·新郎》：“骸骨衣裳，无所验证，何知吾儿遂为异物。”

爱一个人爱得越深就越少恭维他，毫无保留的批评才验证真的感情。总有人去验证人心不古，但是很多人缺的不是人心，而是他们本就无情。

进行科学实验的工作，必须逐步地小心验证，不能一遇困难就打退堂鼓。

自从深度学习及 CNN 神经网络在图像识别技术的广泛应用，再加上 Google 开源深度学习框架 TensorFlow后，人脸识别技术迅速发展，甚至已经超过人眼识别的能力。但是，随之而来出现了安全性问题，照片攻击、视频攻击等各种攻击手段层出不穷。

因此为了更安全的使用人脸识别技术，增加攻击者的破解难度，需要在前端加入安全措施。主要安全措施有：

本文主要借助开源Google Lens，从动作检测和连续性检测两个方面实现活体检测。

2017年5 月17日，Google I/O开发者大会发布Google Lens。它是基于图像识别和OCR技术的人工智能应用，能够让机器学会“看图说话”。在I/O大会放出的视频演示中，拥有Google Lens的智能手机，可以通过对视觉对象的扫描，识别和获得详细信息。

基于Google Lens 的框架Mobile Vision ， https://developers.google.com/vision/

按照实现流程分，主要有人脸检测，特征点提取，动作检测和连续性检测。

通过集成Mobile Vision，调用GMVFaceFeature 接口实现图片中的face detection

调用GMVFaceFeature 接口提取人脸的11个特征点，分别代表眼睛、耳朵、鼻子、脸颊和嘴巴等主要人脸五官

主要实现眨眼、微笑、张嘴、左转、右转、抬头、低头、左摆、右摆等9个动作。其中眨眼和微笑Google框架中已经判断，其它动作需要结合11个特征点通过实际场景计算来

通过实时抓取移动端的视频帧数，通过调用GMVFaceFeature 接口实现face detection

通过集成Google Lens的图像识别框架，实现了移动端活体检测。

性能非常好，能实时处理移动端摄像头 60FPS的帧率

集成后App小于10M，基本能满足App集成要求。

通过纹理检测，进一步提高人脸识别的安全性

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