一个轻量级的 Flutter 包，提供单个函数来判断摄像头捕捉到的面部是真实的还是伪造的（例如照片、视频或面具）。专为安全的面部认证设计，利用机器学习模型分析微小动作和深度线索。该包支持 Android 和 iOS 平台，非常适合集成实时活体检测功能到需要生物识别安全的应用中。通过 Flutter 生态系统实现极简设置和无缝集成，简化了开发流程。
适合场景
- 银行应用程序中的生物识别认证
- 安全登录系统
- 身份验证服务
- 防止面部识别中的欺骗攻击
- 注册期间的实时人脸验证
主要特点
- 单功能API
- 跨平台支持（Android 和 iOS）
- 轻量且易于集成
- 使用机器学习进行精确的活体检测
- 最小配置要求
适合对象
- 开发安全的人脸识别功能的开发者
- 需要防欺骗措施的应用程序
- 带有身份验证流程的移动应用
- 寻求快速集成活体检测的团队
使用建议
- 依赖设备摄像头质量和光照条件
- 可能需要模型更新以提高准确性
- 性能在不同硬件上略有差异
- 不适用于仅离线使用而没有捆绑模型的情况
- 需要正确的用户权限才能访问摄像头