uni-app活体检测需前后端协同：前端按小程序/H5差异采集视频帧，压缩后上传；后端调用阿里云等合规服务判定，须严格匹配接口规范。
uni-app 本身不提供活体检测算法，调用活体检测 = 前端采集 + 后端调用合规云服务（如百度、阿里、腾讯）完成比对和判断。直接写 uni.chooseImage 或 camera.takePhoto 拍张照就上传，99% 过不了审。
必须确认后端已接入合规活体检测服务
活体检测不是前端能独立完成的事。你得先确认三件事：
- 后端是否已接入阿里云实人认证、腾讯云慧眼、百度人脸活体检测等具备等保/金融级资质的服务
- 该服务是否明确支持「前端采集视频帧 + 后端做活体判定」模式（绝大多数生产环境只接受这种模式）
- 你拿到的接口文档或 SDK 是否标注支持 H5 / 微信小程序 / App 三端（尤其注意：微信小程序
onFaceDetect事件只返回状态，不输出图像数据）
小程序和 H5 必须分开实现摄像头采集
二者 API 完全不互通，强行共用一套逻辑必崩：
- 微信小程序端：必须用
onFaceDetect；但实际采集要用takePhoto主动抓帧，每 300ms 一次，连续 5–8 帧（眨眼/张嘴动作最低要求） - H5 端：用
navigator.mediaDevices.getUserMedia获取流，再用canvas.getContext('2d').drawImage()截帧；iOS Safari 对getUserMedia支持不稳定，需 fallback 到input type="file" capture="user" - 所有帧必须压缩为 JPEG，单帧 ≤ 150KB（阿里云虽允 2MB，但超 200KB 易触发超时或被限流）
上传多帧时 uni.uploadFile 的双端陷阱
uni.uploadFile 在小程序和 H5 对 formData 处理逻辑完全不同：
- 小程序端：不支持直接 append base64 字符串；必须先用
uni.getFileSystemManager().writeFile写入临时文件，再传filePath - H5 端：可构造
FormData，但要把 base64 转成 Blob：fetch('data:image/jpeg;base64,' + str).then(res => res.blob()) - 后端接收字段名必须严格匹配——腾讯云要
image_list数组，阿里云要image单图 +image_type=FACE_LIVENESS，错一个字段名就返回LIVENESS_FAIL
活体失败时优先查光照和帧时间戳
看到 NO_FACE_DETECTED 或 LIVENESS_FAIL，别急着调后端参数：
- 小程序
- 用
setTimeout控制截帧间隔在 iOS 微信里可能严重失准（JS 线程被节流），建议改用requestAnimationFrame+ 时间戳校验，确保帧间隔误差 - 后端返回的
liveness_score若接近阈值（如 0.69 vs 要求 0.7），大概率是单帧质量差，不是算法问题
最常被忽略的是：你以为在调“活体检测”，其实只是在把图传给后端；真正决定成败的，是采集帧的质量稳定性、上传路径的双端一致性、以及对云服务接口细节的抠字眼程度。
