在基于人脸识别的门禁或登录等系统中，活体检测一直是其软肋。联想公司新近推出基于人脸识别的电脑登陆系统，网上立即有贴宣称，利用照片甚至素描都可以登录系统。因此，没有活体检测的人脸识别系统，识别率越高，安全隐患越大。本论文研究人脸识别中活体检测的问题。 目前人脸识别系统中的活体检测方法大致可分为用户配合和盲检测两种方法，前者要求用户按照提示信息做固定的动作，如眼睛眨动、头部转动、表情变化或嘴型变化等等。用户配合的检测方法的缺点是暴露了活体检测的判据，恶意的用户可以根据这些判据进行伪装，欺骗系统。盲检测方法是在用户不知情的情况下进行活体检测。盲检测方法的缺点是可以利用的稳定实用的判据不多。常用的判据是眨眼。但根据统计，人平均2至4秒才眨眼一次，对活体检测来说，这个时间太长。 本文的创新点之一在于利用正常提示信息进行隐蔽性活体检测方法。目前，许多人脸识别系统为了提高识别率，往往会提示用户正面面对摄像头。本论文提出的活体检测方法是在用户已经正面面对摄像头的情况下，仍然不断提示用户正面面对摄像头，从而引起用户困惑，产生一些可以预期的动作。例如，用户会下意识的矫正姿态而眼睛却盯住屏幕，这相当于眼球在眼眶中发生了移动。又例如，由于注视提示信息，会使眼睛疲劳而眨动。系统通过检测这些动作判断活体。本论文把这种检测方法称为基于误导信息的活体检测方法。 本文的创新点之二在于提出一种利用光流场的眼球移动和眨眼的统一检测方法。许多文献提供了眼球移动或眨眼的判断方法。如果直接集成这些方法，就需要对眼球移动或眨眼分别进行检测。这会消耗大量计算时间。对于一个隐蔽性的检测方法来说，耗时会导致用户的生疑或反感。对于活体检测来说，眼球移动或眨眼都可以统一概括为眼眶内物体发生运动。光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼。 本论文提出的基于误导信息和光流场的活体检测方法已经申请了国家发明专利。