1.项目介绍：项目需要实现的功能分为两个，一是静默活体检测：基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人活体，进行实人检测，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默活体检测支持单张图片，也支持多人脸图片，当图片中有多个人脸时，会检测其中最大的人脸是否为活体。二是炫彩防伪：采用炫彩随机光验证码，防止深度伪造视频在入侵设备后代替摄像头像服务器发送视频跳过活体检测阶段，给用户带来安全威胁。
2.负责的部分：负责项目整个流程，首先是根据公开的论文，设计可行方案。随后使用U-Net作为骨干，训练活体预测网络，并通过一个简单的二分类网络实现预测图分类。此外，基于Lambert反射模型设计随机光验证码功能。
3.最终效果：活体检测的准确率在98.7%，随机光验证码要攻破需要4800次以上的尝试。