本发明公开了一种基于深度信息的人脸活体检测方法，所述方法采用PCA模型对人脸深度图像数据进行分析，包括以下步骤：1、获取目标的深度图像和RGB图像；2、对获取的深度图像数据进行人脸尺寸归一化处理；3、像素点归一化处理，得到归一化后深度图像；4、用预先构建的PCA模型处理经归一化处理的深度图像，求得PCA系数；5、将PCA系数输入预先训练的判别模型，得到判定为活体的得分；6、将得分与预设阈值做比较，得出活体检测结果。其中，PCA模型和判别模型是预先基于训练集训练得到的。上述方法的计算过程中，深度图像经过PCA模型处理，数据的维度明显下降，有效减少了计算量，提高了活体检测的效率。