人臉識別目前已廣泛應用于手機解鎖、刷臉支付、閘機身份驗證等生活場景，然而，人臉識別能力雖帶來了極大的便利，卻無法鑒別人臉是否真實，比如使用高仿真圖片、精密石膏或3D建模面具，即可輕松攻破人臉識別演算法，單獨使用該能力存在極大的安全隱患，
華為機器學習服務的動作活體檢測能力，通過采用指令動作配合的方式進行活體檢測，在眨眼、張嘴、左搖頭、右搖頭、注視、點頭六種動作中隨機選擇三種，讓用戶按指令完成動作，使用人臉關鍵點及人臉追蹤技術，通過連續的圖片，計算變化距離與不變距離的比值，進行上一幀影像與下一幀影像的對比，從而驗證用戶是否為真實活體本人操作，對照片、視頻和面具的攻擊具有很好的防御效果，是人臉識別能否有效應用的前提條件，
除此之外，在使用動作活體檢測能力程序中，針對遮擋和光線不佳等檢測場景，支持引導檢測，如及時展示“暗光提示”、“人像模糊”“墨鏡、口罩遮擋”、“人臉過近、過遠”等提示資訊，實作更加友好的互動體驗，打造安全可靠的支付級活體檢測能力，
相較于無需用戶做出配合動作的靜默活體檢測，互動式的動作活體檢測能力更適用于銀行金融、醫療等需要人機互動的場景，比如，在金融領域使用該技術，用戶不必親去銀行場地，遠程即可進行金融開戶、保險理財等操作；在線下超市等自助支付場景中，用戶需通過動作活體檢測完成支付，保證個人資金安全性；在社保、醫保、個稅等辦理操作場景中，同樣需要通過動作活體檢測來精準驗證操作人是否為活體本人，以此提高操作安全性，
那么如何集成動作活體檢測能力呢？步驟如下，
1 開發步驟
在進行開發之前，您需要完成必要的開發準備作業，同時請確保您的工程中已經配置HMS Core SDK的Maven倉地址，并且完成了本服務的SDK集成，
方式一：fullSDK方式集成
dependencies{
// 引入動作活體檢測集合包，
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-interactive-livenessdetection
: 3.2.0.122'
}
方式二：基礎SDK方式集成
dependencies{
// 引入活體檢測plugin包，
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-interactive-livenessdetection-plugin:3.2.0.122'
}
動作活體檢測提供兩種呼叫方式，您可以根據需求選擇相應的呼叫方式構建活體檢測服務，
1.1 默認掃描界面
1.創建活體檢測結果回呼，用于獲取檢測結果，
private MLInteractiveLivenessCapture.Callback callback = new MLInteractiveLivenessCapture.Callback() {
@Override
public void onSuccess(MLInteractiveLivenessCaptureResult result) {
// 檢測成功的處理邏輯，檢測結果可能是活體或者非活體，
swich(result.getStateCode()) {
case InteractiveLivenessStateCode.ALL_ACTION_CORRECT:
//驗證通過后對應具體操作
case InteractiveLivenessStateCode.IN_PROGRESS:
//正在檢測時對應具體操作
…
}
@Override
public void onFailure(int errorCode) {
// 檢測未完成，如相機例外CAMERA_ERROR,添加失敗的處理邏輯，
}
};
2.創建活體檢測實體，啟動檢測，
MLInteractiveLivenessConfig interactiveLivenessConfig = new MLInteractiveLivenessConfig.Builder().build();
MLInteractiveLivenessCaptureConfig captureConfig = new MLInteractiveLivenessCaptureConfig.Builder()
.setOptions(MLInteractiveLivenessCaptureConfig.DETECT_MASK)
.setActionConfig(interactiveLivenessConfig)
.setDetectionTimeOut(TIME_OUT_THRESHOLD)
.build();
MLInteractiveLivenessCapture capture = MLInteractiveLivenessCapture.getInstance();
capture.startDetect(activity, callback);
1.2 自定義掃描界面
1.創建MLInteractiveLivenessDetectView，并加載到Activity布局，
/**
* I.系結相機預覽界面，設定活體識別區域，
*在相機預覽流中，活體檢測會對人臉在不在預覽視頻流的人臉框中進行判斷，為了提高活*體的通過率，建議人臉框放在螢屏中間，且活體識別區域比繪制的人臉框范圍略大，
* II.設定是否檢測口罩，
* III.設定結果回呼，
* IV.將MLInteractiveLivenessDetectView加載到Activity，
*/
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_liveness_custom_detection);
mPreviewContainer = findViewById(R.id.surface_layout);
MLInteractiveLivenessConfig interactiveLivenessConfig = new MLInteractiveLivenessConfig.Builder().build();
mlInteractiveLivenessDetectView = new MLInteractiveLivenessDetectView.Builder()
.setContext(this)
//設定是否檢測口罩
.setOptions(MLInteractiveLivenessCaptureConfig.DETECT_MASK)
//設定檢測動作，靜默為0，動作為1，
.setType(1)
//設定相機視頻流預覽位置（左上右下像素值基于預覽view）
.setFrameRect(new Rect(0, 0, 1080, 1440))
//設定動作活體呼叫
.setActionConfig(interactiveLivenessConfig)
//設定人臉框相對于預覽view的位置（左上右下基于640*480影像坐標，建議寬高比符合實際人臉比例），人臉框作用為檢測人臉遠近和是否偏移
.setFaceRect(new Rect(84, 122, 396, 518))
//設定檢測超時時間,建議10000毫秒左右，
.setDetectionTimeOut(10000)
//設定結果回呼
.setDetectCallback(new OnMLInteractiveLivenessDetectCallback() {
@Override
public void onCompleted(MLInteractiveLivenessCaptureResult result) {
// 活體檢測完成時的結果回呼
swich(result.getStateCode()) {
case InteractiveLivenessStateCode.ALL_ACTION_CORRECT:
//驗證通過后對應具體操作
case InteractiveLivenessStateCode.IN_PROGRESS:
//正在檢測時對應具體操作
…
}
}
@Override
public void one rror(int error) {
// 活體檢測發生錯誤時的錯誤碼回呼
}
}).build();
mPreviewContainer.addView(mlInteractiveLivenessDetectView);
mlInteractiveLivenessDetectView.onCreate(savedInstanceState);
}
2.對MLInteractiveLivenessDetectView設定生命流程監聽，
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
MLInteractiveLivenessDetectView.onDestroy();
}
@Override
protected void onPause() {
super.onPause();
MLInteractiveLivenessDetectView.onPause();
}
@Override
protected void onResume() {
super.onResume();
MLInteractiveLivenessDetectView.onResume();
}
@Override
protected void onStart() {
super.onStart();
MLInteractiveLivenessDetectView.onStart();
}
@Override
protected void onStop() {
super.onStop();
MLInteractiveLivenessDetectView.onStop();
}
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