配合式活体检测与传统人脸识别技术有何不同？

配合式活体检测与传统人脸识别技术相比，有以下几点不同之处：

1、活体检测能够判断人脸是否为真实存在的生物特征，而传统人脸识别只能进行静态的二维图像比对。通过使用配合式活体检测技术，可以避免被欺骗以及提高整个系统的安全性。

2、配合式活体检测可以在用户进行面部验证时保证其是真实参与者，并具备意识行为。通过多种方式（如眨眼、张嘴、摇头等）来要求用户互动，确保所采集到的数据和面部动作是真实有效的。

3、相比传统人脸识别技术，在精度上也有较大提升。由于配合式活体检测需要更深入地分析和处理视频流或者图像序列，因此更容易发现并排除虚假信息以及攻击手段。

配合式活体检测在增加了对抗伪造的能力后，在安全性和准确性方面相对于传统人脸识别技术有明显优势。这一新型技术将进一步推动人脸识别应用场景范围的扩大和安全性的提升。

如何提高配合式活体检测的准确度和稳定性？

要提高配合式活体检测的准确度和稳定性，可以采取以下措施：

1、引入多种活体检测技术：结合面部识别、指纹识别、声音识别等多种技术，增加判断的维度，提高准确度。

2、使用深度学习算法：通过训练神经网络模型，使其能够自动学习和分析大量样本数据中的生物特征，并进行准确辨别。这样可以有效应对各种常见攻击手段如照片冒用、视频攻击等。

3、强化设备硬件安全性：将活体检测算法与专门设计的硬件相结合，加密存储用户信息和处理过程中产生的数据。防止黑客入侵或者未经授权访问敏感信息。

4、不断更新升级算法模型：随着科技的发展和攻击方式的不断变化，持续改进并更新活体检测算法是保持稳定性和准确率不可或缺的一环。

5、收集大量真实场景下（光线条件、姿势变化）用户反馈数据，并建立完善评估方法来验证系统鲁棒性及在真实情况下效果。通过分析这些数据并对算法进行调整，提高稳定性和准确度。

提高配合式活体检测的准确度和稳定性是一个综合考虑硬件、软件、算法及用户反馈等多个方面的工作。通过技术创新和不断优化提升各个环节，才能实现更好的效果。

数据宝公司采用了先进的深度学习算法和生物特征提取技术，提供动作活体检测、静默活体检测以及H5实时活体检测等多种接口服务，在多种复杂场景下都能实现高精度、快速且安全可靠的人脸验证。数据宝图片集测试数据显示，目前人脸识别系统中活体检测采用防伪检测技术,准确率已经达到了且超过99%。其中H5实时活体检测基于屏幕随机颜色打光，通过面部反光+瞳孔反光的表现进行活体检测。相比于行业传统的动作活体和视频活体，使用起来更加流畅便捷，并且能更有效拦截各种攻击手段。