1.一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：包括：

采集人脸实时拍摄的可见光图像，基于面部虹膜识别对图像进行人脸区域分割；

对分割后人脸区域，进行映射获得热成像图像；

通过检测算法对热成像图像，采集分割后人脸区域的对应体温温度；

将获得的体温温度，与体温的预设值进行对比，当分割后区域体温分布差异在预设值内，判定为正常；

当分割后区域体温分布差异在预设值内，判定为体温异常，发出报警信号，并对应人脸图像样本进行数据库存储、后期追踪及分析。

2.根据权利要求1所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：设置成像角度和位置一致的摄像头和热成像传感器；

利用摄像头拍摄人脸图像和虹膜图像，利用热成像传感器生成热成像图像；

利用虹膜图像识别被测试目标的虹膜、眼眶、眼球和面部之间的相对距离，形成虹膜、眼眶、眼球、面部的点集合；

利用热成像图像识别图像上温度；

在热成像图像上叠加虹膜、眼眶、眼球、面部的点集合，利用热成像图像判断被测试目标的虹膜、眼眶、眼球和面部之间是否存在温度分布差异；

当热成像图像识别到的图像温度高于警报值时，发出报警信号；

当虹膜、眼眶、眼球和面部之间温度分布差异低于预设值时，判定所述测试目标为非活体人脸；

当虹膜、眼眶、眼球和面部之间温度分布差异高于预设值时，判定所测试目标为活体人脸。

3.根据权利要求2所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：成像传感器的镜头参数与面部捕捉摄像头的镜头参数设置一致。

4.根据权利要求2所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：记录热成像图像识别到的该副图的最高温度，用于流行病筛查。

5.根据权利要求4所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：将判定为体温异常的热成像图像进行记录处理，存储为病例热成像图像数据样本库，用于辅助后期待监测的待确诊流行病人的热成像图像特征对比、筛查。

6.根据权利要求5所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：将判定为体温异常的人脸图像进行记录处理，存储为病例可见光图像数据样本库，用于后期流行病病人的跟踪。

7.根据权利要求2所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：判断温度分布的具体步骤为：(1)对拍摄人脸获得的可见光图像，进行人脸、眼部及脸颊、眼眶、眼球区域的分割，确定前额、脸颊、眼眶及眼球在该图像中所占据的平面空间；(2)将这一平面空间进行映射到红外热成像图像中；(3)利用检测算法在热成像灰度图像中，采集温度最高的前额体温，与体温的预设值进行对比，判定体温是否异常。

8.根据权利要求7所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：步骤(1)中进行分割判定的方法为：第一，先识别面部所占有的图像空间，将这部分图像裁剪为一个新的图像成为面部图像；第二，将面部图像送入级联分类器，获得眼眶区域、上半部分、前额区域、下半部分、左部分、右部分、单面脸颊部分。

9.根据权利要求8所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：其中，通过分类器识别其中的眼球、鼻子的位置，眼球区域向外扩张眼球区域面积的450％-550％并去除眼球区域作为眼眶区域；通过两眼眼球中间点连线将面部图像分划为上半部分、下两部分；上半部分取中心点，向外扩上半部分10-20％的面积作为前额区域；下半部分在以鼻子中间点做垂直于眼球中间点连线的线段并延长，分割为左部分、右部分；在左部分、右部分中，分别单独地取眼球区域最靠外的位置做向下的垂线，与鼻子区域最靠下部位做水平线相交，取得脸颊中心点位置，并向外扩张下半部分10-20％的面积作为单面脸颊部分。

10.根据权利要求7所述一种基于面部虹膜识别和热成像技术的人脸识别活体检测方法，其特征在于：步骤(3)中，检测算法的具体设定为，眼球区域温度最高，作为面部温度最高点；其它部位在热成像图像中，按面积取温度中位值，作为单个区域的温度；其中前额区域与面部温度最高点区域温差范围为-0.5到-3摄氏度；眼眶区域与面部温度最高点区域温差范围为-0.5到-3摄氏度；眼眶区域与面部温度最高点区域温差范围应-2到-5摄氏度；脸颊区域与面部温度最高点区域温差范围为-7到-12摄氏度。