基于人脸动作捕捉的活体检测模型代码

以下是一个基于人脸动作捕捉的活体检测模型代码的示例，使用了Python和OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

# 定义全局变量
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 人脸检测器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') # 眼睛检测器
cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
frames = [] # 存储视频帧
motion_threshold = 20000 # 动作阈值

# 采集视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将帧转换为灰度图像
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 检测人脸
    for (x,y,w,h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # 提取人脸区域
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) # 检测眼睛
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 等待按下 'q' 键退出程序
        break
    frames.append(gray) # 存储灰度图像帧

# 计算运动量
motion = 0
for i in range(len(frames)-1):
    frame1 = frames[i]
    frame2 = frames[i+1]
    diff = cv2.absdiff(frame1, frame2) # 计算帧间差异
    motion += np.sum(diff > motion_threshold) # 计算运动像素数量

# 活体检测
if motion > 1000: # 如果运动量超过阈值，则判断为假人脸
    print("Fake Face Detected!")
else:
    print("Real Face Detected!")

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码通过使用OpenCV库中的Haar级联分类器来检测人脸和眼睛，并计算相邻帧之间的差异来计算运动量。最后，如果运动量超过阈值，则判断为假人脸，否则判断为真人脸。