### Android 超簡單整合活體檢測技術 快速識別“假臉”
# 前言
你有沒有過這樣的顧慮，刷臉解鎖真的安全嗎？如果有人用我的照片或者影片冒充我，那麼手機可不可以發現鏡頭前不是我本人呢？當然可以啦。華為HMS ML Kit活體檢測技術可以準確地分辨真實人臉和“假臉”。不管是人臉翻拍照片、人臉影片重放，還是人臉面具，活體檢測技術都可以馬上揭穿這些“假臉”，讓“假臉”無所遁形！
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200922150252733.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

# 應用場景
活體檢測技術通常用在人臉比對技術前，先確認鏡頭前是真實的人而不是有人拿照片或面具作假，然後再比對當前人臉和已錄入的人臉是否是同一個人。活體檢測技術在生活中有廣泛的應用場景。比如在手機解鎖時，活體檢測技術可以防止有人假冒自己解鎖手機，造成個人資訊洩露。
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200922150301230.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

或者是在辦理金融業務時，活體檢測技術可以用於實名認證過程中，先判斷當前是真實人臉，再比對當前人臉和身份證上照片資訊，確認辦理業務的是身份證上的本人，有效防止他人冒充自己造成財產損失。
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200922150308981.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwODI0MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

並且，HMS ML Kit活體檢測技術支援靜默式活體檢測，不需要使用者配合做動作就可以判斷是不是真實人臉，怎麼樣，是不是很方便呢。下面小編給大家介紹如何快速整合活體檢測技術。

# 開發實戰
## 1.  開發準備
詳細的準備步驟可以參考華為開發者聯盟：
[https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-process-4](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-process-4)
這裡列舉關鍵的開發步驟。

### 1.1 專案級gradle裡配置Maven倉地址

```java
buildscript {
    repositories {
             ...
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}
 dependencies {
                 ...
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'
    }
allprojects {
    repositories {
             ...
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}
```
### 1.2 應用級gradle裡配置SDK依賴
```java
 dependencies{
        // 引入活體檢測集合包。
        implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-livenessdetection:2.0.2.300'
}
```
### 1.3 在檔案頭新增配置
```java
apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'
```
### 1.4 新增如下語句到AndroidManifest.xml檔案中，自動更新機器學習模型到裝置
```java
<meta-data></meta-data>
```
### 1.5 申請相機許可權
相機許可權申請的具體操作步驟可參考：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/add-permissions-0000001050040051](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/add-permissions-0000001050040051)
## 2.程式碼開發
### 2.1建立活體檢測結果回撥，用於獲取檢測結果。

```java
  private MLLivenessCapture.Callback callback = new MLLivenessCapture.Callback() {
   　　@Override
  　　 public void onSuccess(MLLivenessCaptureResult result) {
   　　　　//檢測成功的處理邏輯，檢測結果可能是活體或者非活體。
  　　 }
     
   　　@Override
    　　public void onFailure(int errorCode) {
   　　　　//檢測未完成，如相機異常CAMERA_ERROR,新增失敗的處理邏輯。
  　　}
 };
```
### 2.2 建立活體檢測例項，啟動檢測。

```java
MLLivenessCapture capture = MLLivenessCapture.getInstance();
capture.startDetect(activity, callback);
```
# Demo效果
下面這個demo展示了鏡頭前分別是真實人臉和人臉面具時活體檢測技術的檢測結果，效果是不是很棒？
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200922150353524.gif#pic_center)

# Github原始碼
[https://github.com/HMS-Core/hms-ml-demo/blob/master/MLKit-Sample/module-body/src/main/java/com/mlkit/sample/activity/HumanLivenessDetectionActivity.java](https://github.com/HMS-Core/hms-ml-demo/blob/master/MLKit-Sample/module-body/src/main/java/com/mlkit/sample/activity/HumanLivenessDetectionActivity.java)

# 更詳細的開發指南參考華為開發者聯盟官網
[https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit](https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit)

---
原文連結：[https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0203345286567820416&fid=18](https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?tid=0203345286567820416&fid=18)
作者：留下落葉

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