随着社会的发展，各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性，因此是身份验证的最理想依据。人脸作为图像与视频中最重要的视觉对象之一，在计算机视觉、多媒体技术、模式识别等研究中占有重要的地位。本课题是在青岛科技大学虚拟仪器实验室的现有设备的基础上，研究人脸检测算法，人脸识别算法，设计并实现了面向视频流的教室场景的人脸识别系统。该系统能够有效的提高远程教学环境中，教师与学生的互动交流。论文采用了机器视觉技术与虚拟仪器相结合的方式，充分利用LabVIEW图形化编程，人机界面美观，对图像处理易于操作的优点，同时调用VC++6.0生成的动态链接库完成系统关键算法的设计，提高了系统运行的速度。图像采集使用NI公司的摄像头和采集卡，接口简单，传输速率高，实时性强。人脸检测部分运用肤色和模板匹配相结合的算法，首先在YCbCr色彩空间下，利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开，通过计算得到表示肤色相似度的相似度图，然后对此图像阈值分割，进过形态学处理，候选区域筛选，模板匹配，最终确定图像中人脸的位置。人脸识别部分，首先图像经过人眼检测，人脸正规化，人脸掩模，滤波等预处理后，提取图像LBP特征，然后根据最短距离的K近邻法则对待识别样本分类。