虹软人脸识别中活体检测用的什么算法

虹软人脸识别中，活体检测使用的是基于深度学习的算法，主要是使用卷积神经网络（CNN）模型，通过对人脸图像进行多次卷积和池化操作来提取人脸特征，然后结合多种技术，如3D人脸建模、红外光线检测和眨眼检测等，来判断人脸是否为真实的活体。虹软人脸识别的活体检测算法还可以对不同的攻击方式进行检测，如照片、视频、3D面具等，能够有效地防止人脸识别被攻击和欺骗。

相关问题

java 虹软人脸识别

Java虹软人脸识别是一种基于虹软免费人脸识别SDK的技术方案。该方案利用JavaCV定时抓取IPC提供的RTSP视频流的帧，并通过虹软SDK提取特征，与特征库中的人脸进行比较，当相似度超过设定的阈值时，认为识别到人脸。

虹软人脸识别SDK是一个功能强大的算法服务提供商及解决方案供应商，提供了人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力。它支持主流的Windows、Linux、Android、iOS等平台，以及Java、C等开发语言。

为了实现Java虹软人脸识别，你需要获取虹软人脸识别SDK，并在项目中引入该SDK。然后，你可以使用JavaCV来抓取视频帧保存为图像，再利用虹软SDK提取特征并进行人脸比对。通过设置合适的阈值，你可以自定义人脸识别的准确度。