软件检测真人的方法主要包括以下几种：
人脸检测
预处理：对输入的图像进行预处理，以确保其符合人脸识别算法的要求。
人脸定位：通过检测图像中的脸部特征，确定图像中是否存在人脸。
活体检测
动作活体检测：实时反馈眼睛、嘴巴、头部姿态等状态，通过要求用户完成特定动作（如眨眼、张嘴等）来判断是否为活体。
多种场景版本：支持iOS、Android平台，可以在移动设备上离线运行，适应各种应用场景。
打光方案：通过面部打光方案完成炫瞳活体检测，配合随机抓取多图进行活体判断。
红外活体检测：利用近红外成像原理，在夜间或无自然光条件下进行活体判断。
3D结构光活体检测：基于3D结构光成像原理，通过人脸表面反射光线构建深度图像，判断目标是否为活体。
人脸识别
机器学习模型：使用机器学习模型对识别的人脸进行识别，并将其与数据库中的人脸进行比对，以识别其身份。
深度学习模型：通过深度学习模型检测人脸中的关键点（如眼睛、嘴巴等），并结合其他特征（如红外活体检测、纹理分析等）综合判断人脸是否为真实的活体。
图片和视频分析
图片活体检测API：基于图片中人像的破绽（如摩尔纹、成像畸形等），判断目标是否为活体。
视频活体检测：通过摄像头实时检测或录制视频上传，支持炫瞳活体、根据指示随机做出动作、读随机数字等。
其他技术
CAPTCHA验证系统破解：利用AI图片处理模型“You Only Look Once（YOLO）”成功破解CAPTCHA验证系统，证明用户是人类。
这些方法通常结合使用，以提高检测的准确性和安全性。在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择合适的活体检测和人脸识别技术。