人脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要用以区分真实人脸与假脸图像，能够识别通过纸张打印、屏幕翻拍、3D模型等场景的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括SVM、LBP、深度学习等，针对单一场景或者摄像头，能够得到不错的效果，但是没有得到一个能够适配多种摄像头的活体算法，我们将我们训练的其中一个模型开放出来，逆光等情况下效果不是很好，大家可以作为参考。
这个模型我们大约采用了36w张图像，其中假脸18w张，真脸18w万张，包括纸张、屏幕，也采用了大部分公开的假脸数据集。
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基于mobilenet-0.5
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OpenCV 3.4.3+
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MTCNN人脸检测
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Keras，TF
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Python3
- python src/demo.py
