近年来人脸识别系统广泛应用于各个领域,但是目前也出现了伪装人脸行为进行欺诈,这种伪造攻击给人脸识别系统的安全性造成了严重威胁,因此判断人脸是否为活体成为人脸识别中至关重要的一部分。目前国内外对人脸活体检测算法具有较高的准确率,但仅限于软件平台的实现,并且检测速度缓慢,因此实现准确快速的活体检测硬件系统具有重要意义。本文的主要研究内容包括基于人脸纹理分析的活体检测算法设计和电路设计,以及活体检测算法在FPGA上的验证三部分。为了提高活体检测的准确率,本文设计了一种结合颜色信息和纹理特征的活体检测算法。该算法首先将RGB图像进行颜色空间转换,然后在YCbCr、HSV颜色空间用LBP算子进行纹理特征提取,并计算得出特征直方图,最后用SVM二分类器进行活体检测。为了进一步提高活体检测速度,本文采用流水线的结构设计了包括原始图像ROM、颜色空间转换、LBP值计算、直方图统计、SVM分类等模块的电路。并基于40nm工艺完成功能仿真、综合和后仿真,验证了活体检测电路的功能。最后本文基于Zynq-7000系列FPGA开发板对电路进行了板级验证。本文活体检测算法在活体检测数据库CASIA中进行验证,获得5.8%的等错误率。电路综合结果表明,电路的总功耗为117.12mW,总面积为0.16mm~2。FPGA验证结果表明,本文设计的人脸活体检测系统对64×64大小的图像能够在工作频率100MHz下达到13fps的处理速度。与当前检测速度为7.14fps的CPU平台相比,本文的活体检测硬件系统具有明显优势。本文设计的活体检测电路具有准确率高、速度快、体积小等特点,展现了活体检测硬件产品在未来的应用潜力,为高准确率、高速度的活体检测系统提供了设计参考。