人脸活体检测技术能够解决由伪造人脸攻击带来的安全隐患问题,目前已经广泛应用在身份认证系统中。基于单帧图像的人脸活体检测算法无法利用动态信息和多模态信息,难以抵抗光照、场景和其他环境因素的影响,导致算法的泛化能力差。本文通过对多颜色空间下的真实人脸和伪造攻击进行差异性分析,设计了自适应颜色空间提取和多维度颜色空间特征融合的网络模型结构,实现对原始图像数据在颜色空间层面的信息拓展和多维度融合,提高了算法的泛化性和准确性。针对基于单帧图像的人脸活体检测算法在复杂环境条件下泛化能力差的问题,本文设计了自适应颜色空间提取的人脸活体检测算法。该算法通过分析不同颜色空间之间的转化公式,将这种转化关系上映射到卷积神经网络中,让卷积神经网络自适应提取颜色空间数据;为了最大化利用多颜色空间在不同环境条件下信息互补的特性,提高算法的泛化性,引入注意力模块来分配颜色通道特征和图像空间特征的权重,通过加权融合得到具有颜色和纹理区分度的深度特征。实验表明,所提算法相比基准模型平均分类错误率（Average Classification Error Rate,ACER）平均降低了2.8%。针对现有神经网络中缺乏跨颜色空间维度的特征融合而导致的准确率低的问题,本文设计了一种多维度颜色特征融合的人脸活体检测算法。该算法基于分组卷积和组合卷积设计了多维度卷积模块,在参数量不变的情况下,将原始的树状神经网络拓展成网状神经网络,增加了网络信息交互能力,解决了多流CNN网络结构中缺乏跨通道信息融合的问题。实验结果表明,所提算法的平均分类错误率低于其他经典组合卷积网络,半错误率（Half Total Error Rate,HTER）低于其他利用多颜色空间的人脸活体检测算法。基于提出的人脸活体检测算法,本文设计了基于RGB摄像头的人脸活体检测系统。该系统具有人脸识别、人脸预警和人脸活体检测等功能,能够在复杂环境下稳定高效的运行,满足相关的硬件限制和场景限制,目前已实际部署在相关项目中。