一、软件活体检测
1社会背景
相信大家对人脸认证都很熟悉，比如人脸支付、身份验证、金融认证等等。然而，人脸识别技术面临着各种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。如果被恶意抄袭，会给个人、群体或社会带来极大的困扰和威胁。
活体检测是在某些认证场景下确定物体真实生理特征的方法。活体检测采用人脸防伪、人脸关键点、人脸跟踪等技术，可以有效抵御拍照、换脸、蒙版、遮挡、屏幕翻拍等常见攻击，保护用户利益。
活体检测的常见使用场景：
2家主流制造商
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
相信大家对人脸认证都很熟悉，比如人脸支付、身份验证、金融认证等等。然而，人脸识别技术面临着各种欺诈手段，如照片、换脸、面具等。如果被恶意抄袭，会给个人、群体或社会带来极大的困扰和威胁。
活体检测是在某些认证场景下确定物体真实生理特征的方法。活体检测采用人脸防伪、人脸关键点、人脸跟踪等技术，可以有效抵御拍照、换脸、蒙版、遮挡、屏幕翻拍等常见攻击，保护用户利益。
活体检测的常见使用场景：
2家主流制造商
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
活体检测是在某些认证场景下确定物体真实生理特征的方法。活体检测采用人脸防伪、人脸关键点、人脸跟踪等技术，可以有效抵御拍照、换脸、蒙版、遮挡、屏幕翻拍等常见攻击，保护用户利益。
活体检测的常见使用场景：
2家主流制造商
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
活体检测的常见使用场景：
2家主流制造商
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
2家主流制造商
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
据了解，百度大脑活体识别拥有业内首个端到端全卷积神经网络人脸检测器，可检测不同姿态和光照下的人脸，最小12*12像素；高精度1: 1和1: n人脸识别率，基于深度神经网络的测量学习技术，利用200万人的2亿数据，在1000个GPU集群上训练，可以达到比人更精准的识别效果。
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
2015年，迪法恩斯推出了基于人脸识别技术的FaceID在线身份认证解决方案。其强大的智能金融企业解决方案已帮助支付宝、中信银行、招商银行、北京银行、小华钱包、拍拍贷等近百家金融机构实现金融智能化。
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
易道卜式是一家人工智能公司，专注于计算机视觉领域的技术研究和商业自动化使用。基于自主研发的深度学习平台，不断研发领先的机器视觉技术，为多个行业量身定制智能解决方案，驱动行业实现跨越式智能升级。在活体检测领域已经构建了成熟的产品。
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
3评估计划
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
本文从识别场景的通用性、识别准确率、识别响应速度、产品接入方式、部署和集成效率、安全性和产品定价等方面，对HMS Core ML Kit、旷视FaceID、百度大脑、易接入活检产品进行了评测。目前体内测试服务可以支持的调用方式有离线SDK集成、在线API调用、软件服务访问。我们通过官网提供的调用方法进行测试对比。
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
Hmcore mlkit官方文档：文档中心
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
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4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
. Huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/liveness-detection-000001051386243
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
hosting-drcn. dbankcdn.cn/cc H5/AIBussiness-ml kit/body/apk _ release _ body. apk
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
偏转FaceID可以通过使用FaceID上提供的功能直接测试。官网：3359 faceid.com/document/faceid-guide-docs/product-introduction
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易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
百度生物鉴定官网：生物鉴定_人脸识别生物鉴定_生物鉴定SDK-百度AI开放平台
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
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得分汇总：
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从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
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易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
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横向评估评分表
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笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
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响应评分表(个人评分，仅供参考)
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FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
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易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
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3.4集成效率
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所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
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1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
易道卜式无声体内测试官网：无声体内测试gitbook
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
最终评估结果将形成雷达图。评价指标如下，最高分为10分。
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
横向评估评分表
3.1识别场景
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
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得分汇总：
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笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
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笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
笔者先看识别场景(普遍性和普遍性)。目前，体内检测可分为无声体内检测和合作体内检测。从大量收集的数据来看，结果显示Face ID、百度、易道和华为的HMS Core ML Kit都支持静默体内检测和协同体内检测。但不同的是，在活体检测识别的场景中，几种动作之间存在明显的差异，这也是决定活体检测安全性的重要指标。
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
FaceID支持点头、眨眼、张嘴、摇头、阅读等动作。并能在不同光照、年龄、妆容、配饰等复杂条件下实现准确识别。
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
目前百度支持鞠躬、抬头、眨眼等动作。此外，还有眨眼、读数等多达10种离线活体检测方式，可有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
目前易道博一在合作活体检测中支持点头、眨眼、凝视、张嘴、摇头五种动作，以及随机三种动作判别，结合单帧活体判别。
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
另一方面，HMS Core ML Kit支持六种动作，包括眨眼、张嘴、向左摇头、向右摇头、凝视、点头，并支持从六种动作中随机选择三种动作进行验证。同时，在各种光照条件、用户配件、年龄、妆容等条件下，都能很好的识别并引导用户完成检测。
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
现场鉴定评分表(个人评分，仅供参考)
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
3.2响应速度
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
根据笔者对测试情况的分析，制作两张图表供大家参考。
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
初始化时间方面，旷视FaceID初始化时间2s，易道卜式初始化时间1s，百度大脑响应时间0.88s，HMS Core ML Kit初始化时间0.8s，HMS Core ML Kit和百度大脑响应快。
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
内存占用方面，易道博通的内存占用为343MB，漠视FaceID为185MB，百度为157MB，HMS Core ML Kit为140MB，是几个厂商中最小的。
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
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4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
响应评分表(个人评分，仅供参考)
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
3.3访问模式
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
FaceID体内检测还支持多种接入方式。除了移动SDK，H5组件，API接口等。还有Raw为小程序提供的纯API接口，直接集成了云端的体内验证能力。
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
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3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
并自行实现前端的用户交互页面部分。
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
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得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
HMS Core ML Kit活体检测服务支持离线模式（主要是基于保护终端用户隐私数据的考虑），提供SDK接入方式，开发者仅需几行代码集成即可。
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
易道博识静默活体检测通过HTTP发送POST请求提交验证数据至公有云服务器，等待服务器识别并返回识别结果。
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
接入方式打分表(个人评分，仅供参考)
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
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4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
3.4集成效率
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
目前各大厂和开发团队都在强调敏捷开发，敏捷开发的实践就是集成效率的体现。从笔者自身的测试情况来看，FaceID需要提供企业法人身份证和营业执照等企业级认证才能使用。百度大脑和易道博识需要注册之后才能使用活体检测服务，并且在开发上需要一定的代码调试，尤其是其账号注册后生成的API key无法直接使用，需要在代码中集成并生成token值之后才能使用。而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
所以笔者认为HMS Core ML Kit和其他三家产品来对比的话，其在集成效率、部署效率会相对简单些，能提升我们的开发效率。
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
集成效率打分表(个人评分，仅供参考)
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
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得分汇总：
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从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
3.5安全测试
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
笔者主要对配合式活体进行了安全性评测，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
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得分汇总：
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笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
1.“照片翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
2.“视频翻拍”方式，进行模拟测试（包括摇头、眨眼、转动手机、带口罩等遮挡物的照片视频）。
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
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笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
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3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
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得分汇总：
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笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
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相关问答：
3.“真人不动转动手机”方式，是指通过平移、摇摆手机来模拟人点头摇头等行为动作。
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
安全测试综合打分表(个人评分，仅供参考)
3.6产品定价
各厂家产品功能性有所不同，笔者收录的价格仅供参考，不代表当前价格。
(以上为数据来自各大厂商官网，统计时间为2023年5月)
产品定价打分表(个人评分，仅供参考)
4综合对比
得分汇总：
根据上一段中测评分析出的结果，形成雷达图来进行综合对比。
从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
相关问答：
笔者分别对各服务进行了十余次的测试，旷视FaceID人脸照片和视频攻击拦截率高，因为具有人脸核身的检测，所以攻击基本不会通过，能正确完成识别，安全性很高。
HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
另外笔者测试出，在眨眼时，只眨一只眼（睁一只眼闭着一只眼）也能通过检测。所以按笔者通过目前的测试来看，检测方式还是有待提高。
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从笔者整理的雷达图来看各家产品的区别，整体来说差别不大，但在不同的使用上可能各有特色。比如百度和FaceID提供了很多的接入方式并支持非常多的识别场景，对一些有广泛性要求的开发任务来说会更合适一些。而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点。
笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
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HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。在闭眼和左右摇头时，HMS Core ML Kit会提示用户睁开眼，只有当用户双眼睁开，姿态正确情况下才会提示用户做作出相应的动作，更好的保证了安全性。
百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
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当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
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百度大脑可进行基本动作的活体检测，能够通过动作验证。测试发现，将打印的猴子照片放在屏幕前并前后晃动纸张来模拟低头动作，即可通过验证。因此，百度对一些特殊动作的识别有待提高。
易道博识也可进行基本的活体检测，不过通过一定角度还是可以攻破检测，如点头摇头。当想通过人不动转动手机完成动作时，易道博识会提示不要晃动手机。但是晃动手机的幅度变小之后，或者垂直晃动，就能绕过检测。
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笔者作为使用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大使用开发者使用。
当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套使用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
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