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1 TP、TN、FP、FNTP、TN、FP、FN中第一个字母表示分类器识别结果是否正确，正确用True的首字母T表示，错误用False的首字母F表示。第二个字母表示分类器的判定结果，P表示分类器判定为正样本，N表示分类器判定为负样本。所以：TP：分类器识别正确，分类器认为该样本为正样本；TN：分类器识别正确，分类器认为该样本为负样本；FP：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是正样本；所以实际上该样本是负样本；FN：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是负样本；所以实际上该样本是正样本；

Oulu-NPU人脸活体检测数据库由4950个真实和攻击视频组成。这些视频是用6台移动设备（Samsung Galaxy S6 edge, HTC Desire EYE, MEIZU X5, ASUS Zenfone Selfie, Sony XPERIA C5 Ultra Dual 和 OPPO N3）的前置摄像头录制的。共有三种不同的光照条件和背景场景 (Session 1, Session 2 and Session 3)。为了模拟真实的移动认证场景，视频长度被限制为5秒，要求受试者像被认证一样握住移

这里写目录标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题摘要：1 INTRODUCTION2 BACKGROUND2.1 Face Spoofing Attacks2.2 Datasets for Face Anti-Spoofing2.3 Evaluation Metrics2.4 Evaluation Protocols3 DEEP FAS WITH COMMERCIAL RGB CAMERA3.1 Hybrid Method3.2 Common Deep Learning Method3.2.1