随着科技的进步,人脸识别系统已经广泛应用于人们的日常生活中。与此同时,针对人脸识别系统的活体攻击也越来越多。不少不法人员利用照片或者视频来欺骗人脸识别系统,从而获取用户的隐私和权益,完成不法行为。因此,作为保障系统安全性的关键一环,人脸活体检测技术成为许多研究者关注的重点。目前大多数人脸活体检测算法使用深度学习的方法区分真实人脸和欺诈人脸,检测效果优于传统特征表达方法。然而在实际应用中,由于采集场景复杂、攻击方式多样和硬件资源有限等因素,人脸活体检测技术在检测精度和模型复杂度方面仍然存在一些问题,需要进行深入研究。考虑到实际应用中的图像采集设备多为单目RGB摄像机,因此本文主要对单目RGB图像进行人脸活体检测技术研究。为了解决模型检测精度低和复杂度高的问题,本文从设计高精度网络、设计轻量级网络和提高轻量级网络性能三个角度出发,对人脸活体检测技术展开研究和分析,主要研究成果如下:（1）为了应对活体检测中复杂的场景和多变的攻击方式,充分利用传统特征描述算子的特征提取能力,提出了一种结合局部梯度信息的双流活体检测方法。该方法由全卷积网络和局部梯度信息网络组成。其中,全卷积网络主要提取人脸的欺诈信息和深度信息;局部梯度信息网络主要利用纹理提取模块提取人脸的梯度信息,补充图像的纹理特征。此外,针对双流网络的融合问题,提出了注意力融合模块。该模块能够突出重要的特征,去除冗余信息。该高精度网络在OULU-NPU数据集的协议1上取得0.9%ACER。（2）为了满足实际应用的需求,获得参数量和计算量都较小的轻量级网络,提出了一种基于互学习机制和模糊匹配策略的活体检测方法。该方法将互学习机制引入到人脸活体检测领域中,设计了中心差分辅助网络和残差轻量网络。首先将这两个学生网络的输出特征进行聚合,得到包含丰富信息的软标签。训练时,软标签与数据集标签共同监督各个网络,使得两个学生网络可以相互学习。为了让轻量级网络学习到更多的信息,增加了中间特征学习过程。此外,考虑到深度图标签不准确的问题,提出了模糊匹配策略,进一步提升网络的检测性能。在OULU-NPU数据集的协议1上ACER为1.5%。（3）为了增强轻量级网络的特征提取能力,在网络的性能和复杂度之间取得平衡,提出了一种融合多尺度特征的多监督活体检测方法。该方法以轻量级网络为基准,设计了多尺度特征融合模块来对图像特征进行充分挖掘。多尺度特征融合模块分为细节纹理分支和群感受野分支两个部分。其中,细节纹理分支主要提取图像的细节信息,群感受野分支主要提取图像的多尺度空间和语义信息。同时,提出多重监督策略,使得网络更加关注人脸部位。该轻量级网络在OULU-NPU数据集的协议1上取得0.9%ACER。上述方法均在人脸活体检测任务的四个主流数据集OULU-NPU、Si W、CASIA-FASD和Replay-Attack上进行充分的实验和分析,并使用多种评价指标对网络模型进行评估,实验结果验证了本文方法的有效性。