对于生物特征识别系统来说，为了防止出现伪造、窃取别人身份特征信息进行认证的恶意行为，活体检测功能就显得尤为重要，通过判断所提交的生物特征信息是否来自活体个体。

在常见的生物特征活体检测技术中，根据人的生理特征，如指纹检测可根据手指温度、汗液、电导率等信息进行，人脸检测可根据头部运动、呼吸、红眼效应等信息特征进行活体检测，还可以通过虹膜颤振特性、睫毛和眼睑运动信息、瞳孔收缩和扩张对可见光强度的响应特性进行检验。

伴随人脸识别技术的逐渐成熟，在各行业中的应用开始变得越来越广泛。但是也存在一定漏洞，就是人脸识别很容易被其他不法分子用其他用户的照片和视频来钻其漏洞，这对系统安全会是非常严重的威胁。

所以，人脸识别技术中常会选择搭配活体检测技术来一起检验用户身份，一般是会通过用户指令动作协调的方式来完成验证，如人脸左转、右转、点头、张嘴、眨眼等，而如果指令协调错误的话，系统就会将用户身份认定为伪造信息。

因此，通过活体检测技术能够有效避免出现用户使用他人身份信息，如照片、视频等来试图“蒙混过关”的恶意行为。

此外，对于双胞胎或曾有过整形手术的用户人群的面部识别也是能够做到精细化识别，因为即便是双胞胎，各自的脸部特征也不可能完全一样。人脸识别中的活体检测是通过深度神经网络和计算机技术，从人脸图像中提取有效的识别特征，进行身份判断。