本发明公开了一种非生物面部信号拦截方法和系统，其方法包括：在包含人脸的图像中自动框选人脸区域，通过深度估计网络对真实人脸进行深度估计。利用自适应规范化算法提取图像数据的规范化特征，将自适应规范化算法嵌入到主特征提取网络中进行协同训练并提取人脸特征，通过分类网络得到分类向量，通过训练得到网络模型。再利用测试集的数据对得到的网络模型进行测试，测试通过，该模型即可用于判定需要推断的人脸图像的种类。在该方法基础上设计了非生物面部信号拦截系统，系统前端负责人脸图像的采集及活体检测结果的反馈，后端进行数据预处理和活体检测方法的实现及封装，前后端分离，使系统具有很高的可迁移性和鲁棒性。