随着物联网的快速发展,我们身边出现越来越多的智能设备,伴随而来大量的数据,也给云计算处理数据这种方式带来巨大压力,为此边缘计算逐渐兴起,代表着在物联网智能设备物理数据附近进行处理,而不用上传到云空间。边缘计算减轻了云计算处理数据的压力,减少了智能设备反应时间,保证了数据传输安全。本文提出在边缘终端设备进行视频监控——基于边缘计算的人脸识别系统,在摄像头产生图像的一端对图像进行处理,以此减少云计算和网络带宽的需求,将处理结果返回计算机端做进一步决策,减少设备反应时间。本文通过对人脸识别实现身份认证,主要对人脸识别、图像融合、构建人脸识别系统三个方面来介绍。将自制的人脸数据,分别采用空间域图像融合方法、小波变换图像融合方法和曲波变换图像融合方法制作融合人脸数据,对待识别人实施人脸检测、图像预处理、LBP特征提取、KNN分类等步骤后与融合人脸数据比对实现人脸识别,通过实验比较发现,经过曲波变换融合的图像不仅取得最优图像质量且有效提升了在树莓派中的人脸识别正确率。最后搭建人脸识别系统,在计算机端对边缘设备树莓派处理图像后返回的结果做进一步判断决策,实现身份认证。通过对系统搭建和实现,可以较好的实现人脸识别身份认证,且价格低廉、易于实施。将基于边缘终端设备身份认证人脸识别系统布局中小学,可有效监测危险人员并降低突发事件发生概率。