在“互联网+教育”的引领下,尤其在2020年-2022年的疫情时代,在线学习已经在教育领域得到了广泛的应用,成为各个学习者必不可少的学习方式之一。但是,目前学习者在线上学习的时候,机器刷课替课现象严重,学习质量及学习效率受到很大的影响,导致教育质量下降显著。为有效监督学生学习状态,提高学习效率,本课题针对在线学习中学生人脸识别和实时人脸监测开展研究,实现在学生学习过程中的实时监测,有效防止替课、刷课情况,提高学习效率。目前主流的面部特征识别技术有两种,一种是基于传统机器学习的,另一种是基于深度学习的。传统的机器学习方法包括基于主成分分析的人脸识别方法、新的基于SVM的图像特征提取算法等,但是传统的机器学习方法存在特征抽取不足、模型鲁棒性不好的问题。基于深度学习的方法包括基于卷积神经网络的人脸识别方法、基于Deep Face的人脸识别方法、基于Face Net的人脸识别方法等,但是现有的基于深度学习的方法都存在着受光线、姿势、背景环境等因素的影响或者未考虑图像的时序特性,从而导致在已有的人脸识别模型中准确率仍然不高的问题。针对以上问题,本文围绕人脸识别及活体检测关键技术展开研究,主要研究内容包括:（1）针对在采集图片过程中光线的影响导致人脸识别的准确率仍然不高的问题,提出了一个基于Bi LSTM和注意力机制的卷积神经网络人脸识别方法。将注意力机制引入到卷积神经网络的模型结构中,整合来自不同渠道的特征信息,增强了网络的鲁棒性,从而提高了对面部特征的提取能力。然后用Bi LSTM方法提取同一人不同角度或不同时间照片的时间特征,这样卷积块就可以获得更多的面部细节信息。最后,我们使用交叉熵损失函数来优化模型,实现较为精确的人脸识别。实验结果表明,改进后的网络模型在一些公共数据集（如CASIA-Face V5、LFW、MTFL、CNBC、ORL等）上显示出更好的识别性能。此外,准确率分别可达到99.35%、96.46%、97.04%、97.19%和96.79%。（2）针对身份验证中经常出现的照片欺诈以及实时视频人脸识别的准确性和鲁棒性问题,提出了一种基于眨眼检测的实时人脸检测方法。该方法首先通过LBP算法提取图像纹理特征,这在一定程度上消除了光照变化的问题。然后,将提取的特征输入到Res Net网络中,并通过添加注意力机制来增强人脸特征的提取能力。同时,利用Bi LSTM方法提取不同角度或不同时间的图像的时间特征,获得更多的面部细节。此外,通过SPP池化实现局部和全局特征的融合。最后,通过人脸关键点检测技术计算眼睛EAR值,实现人脸防伪,进而实现实时人脸识别防骗。实验结果表明,本文提出的算法在NUAA、CASIA-SURF和CASIA-FASD数据集上具有良好的准确性,分别可以达到99.48%、98.65%和99.17%。（3）本文利用人脸识别和活体检测的方法实现了在线学习的智能监测系统。登录时实现人脸识别快速登录,学习过程中实现自动监测（每隔2分钟系统会自动检测是否为活体）。该系统能够实现学习者在线学习的功能并且能够实时监测学习者学习的过程,可以应用于各种在线学习平台,具有推广的价值和意义。