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sssxyd

纯前端实现的活体人脸检测、采集组件

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  •   sssxyd · Dec 1, 2025 · 2211 views
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    face-liveness-detector

    最近做了一个混合采用 Tensorflow&&OpenCV 的纯前端的活体人脸检测 NPM 包,发出来供兄弟们品鉴;

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    特性描述

    • 💯 纯前端实现 - 零后端依赖,所有处理都在浏览器本地运行
    • 🔬 混合 TensorFlow + OpenCV 方案 - 结合 TensorFlow.js 进行 AI 检测和 OpenCV.js 进行图像处理
    • 🧠 双重检测模式 - 静默活体检测和动作检测(眨眼、张嘴、点头)同时支持,自动最佳帧选择
    • 纯 JavaScript & 事件驱动 - 100% TypeScript ,响应式事件架构,无缝集成任何前端框架( Vue 、React 、Angular 、Svelte 或原生 JS )
    • 🎯 全面的人脸分析 - 实时反欺骗检测、质量评估、人脸正脸度检测和模糊检测
    6 replies    2025-12-03 10:16:01 +08:00
    seerhu
        1
    seerhu  
       Dec 1, 2025
    有没有打算在 uniapp 那边编写成插件形式?
    sssxyd
        2
    sssxyd  
    OP
       Dec 1, 2025
    @seerhu 嗯,好像挺合适的应用场景
    codehz
        3
    codehz  
       Dec 2, 2025
    虽然但是,纯前端实现的话,破解方应该也可以纯前端破解吧。。。
    sssxyd
        4
    sssxyd  
    OP
       Dec 3, 2025
    @codehz 当前是开始采集后,摄像头里必须有且只有一张人脸,否则直接失败;用的 Tensorflow 的 AI 模型来判定是否真实和活体,低于阈值的判定为设想欺诈,连续 3 帧都没过也失败; 不过这里跑的是小模型,确实不如后端跑的大模型;
    codehz
        5
    codehz  
       Dec 3, 2025
    @sssxyd 意思是破解方直接从前端 js 入手,篡改检测结果(毕竟你这代码也是通过 js 发送的),相比之下操作系统的方案用了 TEE 攻击者无法轻易破解,或者服务端的方案攻击者需要伪造真实图片,因此有更多被检测到的可能性(但是服务端方案有隐私问题)
    sssxyd
        6
    sssxyd  
    OP
       Dec 3, 2025
    @codehz 嗯;前端代码本质上都是不可信的;用起来还是要注意使用场景、安全等级的;
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