人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分,先对原始人脸数据进行特征提取,之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中,接下来进行人脸分类,在识别待测人脸图像时,将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对,判断是否为库中的某一人,从而实现自动识别人脸的目的。在过去的十年里,人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题,随着研究的深入,许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法;同时Adaboost人脸检测算法,在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。嵌入式是后PC时代的一个亮点,目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多,如:DSP, ARM ,PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台,研究人脸识别在ARM平台的性能,为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。