人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。近些年来,活体人脸检测技术取得了一些进展,但在实际应用中现有方法的安全可靠性还不高。为了实现鲁棒、安全的活体检测系统,本文从活体生理行为、活体环境特征和活体热红外特性这三个角度,深入研究了人脸活体检测技术。本文的主要工作有以下四个方面：1、从生物学、化学、物理、心理学多学科角度讲述了活体研究的主要框架,阐述了活体人脸的重要生命特征,综述了人脸识别系统中的活体检测技术现状,总结了人脸识别中已有活体检测技术,分析了各方法的特点及优劣,并归纳了在人脸识别系统中实现活体检测技术应具有的若干特点。2、研究了眨眼活体生理行为,提出了基于眨眼的活体检测方法。本文分析了眨眼行为作为检测照片欺骗线索的可行性,其具有隐蔽性好、设备简单、容易移植等优点。提出了基于条件随机场的眨眼行为检测模型,该模型通过窗口大小的相邻依赖关系,有效地刻画了眨眼行为从睁开到闭合再到睁开的一个连续过程。同时还提出了一种可以快速计算并能有效地表征眼睛开闭情况的方法。该眨眼检测方法在低分辨图像和一般光条件下实时地实现。3、研究了活体的环境特征,提出了基于场景上下文的活体检测方法。本文提出了将场景上下文作为位于活体人脸外部的环境特征,分析了其作为检测视频欺骗线索的可行性及优点；建立了场景上下文线索模型,提出了场景上下文线索提取算法和比对算法,通过上下文线索比对得分来检测出与活体上下文场景不一致的欺骗视频。4、研究了活体热红外特性,提出了热红外与可见光人脸关联的活体检测方法。本文针对热红外特性,分析了如何将其应用于人脸活体检测,并提出了通过热红外与可见光人脸的相关性分析来进行活体检测。建立了热红外与可见光人脸关联模型,研究了它们之间脸部各特征部位的相关度,并通过脸部分块相关性的加权计算方法来提高活体检测性能。