人脸识别主要使用红外光传感器、结构光传感器和ToF(飞行时间)传感器，配合CMOS图像传感器实现生物特征识别。

‌主流人脸识别传感器技术解析‌

‌3D结构光传感器‌。

通过点阵投影器发射约3万个不可见红外光点构建面部三维模型。‌‌

包含三个核心组件：

点阵投影器：生成结构化光斑。

红外镜头：捕捉光斑反射信息。

泛光感应元件：提供均匀照明环境。‌‌

‌ToF(Time of Flight)传感器‌。

通过测量红外光从发射到反射的时间差计算深度信息。‌‌

‌近红外传感器系统‌。

使用780nm波段主动近红外光源，搭配窄带滤光片消除环境光干扰。‌‌

技术特点：

图像亮度随距离单调变化。

需配合直方图均衡等算法处理光照变化。‌‌

‌基础图像传感器‌。

采用1/2.7英寸CMOS等感光元件捕获二维图像。‌‌

主要应用于2D人脸识别系统，需配合活体检测技术提升安全性。

人脸识别技术通常无法通过静态照片完成有效识别，主要原因如下：

‌活体检测机制‌

现代人脸识别系统普遍采用活体检测技术(如眨眼、转头、张嘴等动作验证)，以区分真实人脸与照片/视频‌。例如支付宝、微信等应用的测试显示，照片无法通过动态交互验证‌。

‌技术原理限制‌

人脸识别依赖三维面部特征分析，而照片仅提供二维平面信息，无法捕捉皮肤纹理、微表情等生物特征‌。

‌安全风险与防护‌

尽管早期或低成本系统可能被高清照片或AI生成的深度伪造图像攻击‌，但主流平台已通过多模态检测(如光线反射、血流变化)提升防护能力‌。