Một trong những phương pháp sinh trắc học được sử dụng rộng rãi nhất là nhận dạng khuôn mặt. Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Ứng dụng phổ biết trong lĩnh vực này là xác thực khuôn mặt trên thiết bị di động. Trong khi số lượng người dùng thiết bị di động tăng lên hàng năm, nhu cầu về bảo mật di động cũng ngày càng tăng. Trên thực tế hệ thống vẫn tồn tại lỗ hổng bảo mật đó là khi người dùng không sử dụng khuôn mặt thật mà sử dụng các hình ảnh chụp khuôn mặt hoặc hình ảnh khuôn mặt trong video. Lợi dụng điều này những kẻ gian lận có thể sử dụng mặt nạ của một người được ủy quyền để đánh lừa camera nhận dạng thành người thật. Liveness Detection là một chủ đề nghiên cứu quan trọng giúp phát hiện khuôn mặt giả mạo. Phương pháp được đề xuất trong bài báo này là một mô hình học sâu (Deep learning). Thực nghiệm cho thấy mô hình chúng tôi đề suất có độchính xác tương đối tốt trên tập dữ liệu thực nghiệm [1].One of the most widely used biometric methods is facial recognition. Facial recognition is used in many fields. One of the popular applications in this field is facial authentication on mobile devices. While the number of mobile device users increases every year, the demand for mobile security is also increasing. However, in fact, the system still has a security hole that is when users do not use real faces but use face images or face images in videos. Taking advantage of this, fraudsters can use an authorized person's mask to trick the camera into looking real. Liveness Detection is an important research topic for fake face detection. The method proposed in this paper is a deep learning model. Experiments show that our proposed model has relatively good accuracy on the experimental data set [1].