手机活体检测系统,是为移动支付服务的一种技术,包含物联网、互联网+金融、智慧城市的概念,结合当下热门的4G通信、人脸识别比对技术,针对现有手机支付应用程序的使用不便、体验不够好、实名认证难的问题,建设一个实时性好、响应速度快、安全等级强、体验佳的手机活体检测系统。将先进的活体检测技术应用到移动支付应用的注册、实名制认证、支付验证等环节,旨在建设一套相对成熟的、易用的移动支付验证方案。本文主要做了如下的工作:以Haar-like特征遍历图像提取特征,采用高效快速的Adaboost算法对特征进行筛选,实现该算法训练的级联分类器对摄像头采集的图像检测人脸;在较理想的光照情况下检测性能较好,但是在光照干扰(如光照强度、光照角度)的环境下,检测的效果却很大程度降低,为了解决光照对检测性能的影响,本文提出了改进的带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法,在复杂光照条件下对图像做了光照预处理,并通过实验验证了该算法的有效性。对系统OCR模块、人脸识别比对模块、活体检测模块提供了完整的思路,以及在实现过程中对业务流程的梳理、业务规则的整理、业务逻辑的确定进行了详细的分析。本系统相比传统的手机支付系统具有技术先进性。在本文的最后,对手机活体检测系统的运行情况作了测试和分析,并得出系统完成度及后续优化方向。