这个问题取决于人脸识别算法有没有活体检测功能，具体又是哪种技术路线。
如果没有活体检测 ，一般是可以骗过的，有的话就要看攻击手段和防御手段哪个更高了，但照片和视频一般都能防御住。
业内一般有RGB单目活体、IR双目红外活体、3D Depth这三种技术路线，在防范能力和使用成本上又各有差异。
一、RGB单目活体
RGB单目活体检测技术，采用普通RGB摄像头即可，通过分析采集摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽，从而获得活体检测所需要的识别信息，通过多维度的识别依据保证了识别的准确性。
特点：采用普通单目摄像头，所以成本较低，对屏幕成像和纸张照片类攻击有着良好防御性。
二、IR双目红外活体
IR双目红外活体，在RGB单目活体的算法能力基础上，加入了红外摄像头。
由于红外图像滤除了特定波段的光线，天生抵御基于屏幕成像的假脸攻击。事实上，不管是可见光还是红外光，本质都是电磁波。物体成像与其表面材质的反射特性有关。真实人脸和纸片、屏幕、立体面具等攻击媒介的反射特性都是不同的，所以成像效果也不同。
而这种表面材质差异在红外波反射方面会更加明显，当屏幕上的人脸出现在红外摄像头前，红外成像的画面里只有白花花一片，连人脸都无法显示，攻击也就无法得逞。
特点：由于硬件的差异，红外活体相对RGB活体成本有所提高。但同时，对于屏幕成像和纸张照片类的防御力也更加优秀。
三、3D Depth活体
3D Depth活体检测采用结构光/TOF等深度摄像头，引入了“深度信息”概念，可以得到人脸区域的3D数据，并基于这些数据做进一步分析，能够很容易地辨别纸质照片、屏幕等2D媒介的假脸攻击。
特点：3D Depth活体检测对屏幕、纸张和面具类攻击的防御能力最好，但是同时硬件成本也是最高的。
活体检测对于技术积累要求还是比较高的。目前国内已有算法平台开放了相关技术。譬如虹软视觉开放平台免费开放的ArcFace人脸识别SDK，同时支持RGB和IR红外活体检测。该算法不仅能实现高鲁棒性的判断，可供开发者满足各类场景需求，而且还支持完全免费、离线使用。
有需要的开发者可以免费下载使用。
