近年来，随着人们生活水平的逐渐提高，整个社会对于安全防范、视频监控的需求正呈现快速增长趋势。人脸识别技术作为一项安全性较高的生物识别技术，已经成为当今多个交叉学科的研究热点，在众多领域得到了广泛应用。OpenCV是一个开源的跨平台计算机软件开发库，广泛应用于图像处理和计算机视觉技术中，因此基于此平台非常适合进行人脸识别系统的开发。本文设计并实现了一种基于OpenCV的人脸识别系统。该人脸识别系统包括前端图像采集、服务器和客户端三个部分。服务器连接网络摄像机进行前端视频采集，对捕获到的图像进行预处理之后，调用OpenCV中的函数对图像进行人脸检测和识别，识别结果在客户端界面进行显示。本系统将传统的人脸检测方法改进为双重检测。首先采用AdaBoost算法进行实时人脸检测，并加入双眼定位进行二次筛选。AdaBoost算法使用Haar-like特征表示图像，并引入“积分图”的概念，该算法选择少量特征组成强分类器，同时使用“Cascade”策略可有效提高人脸检测速度，取得较好的检测效果。本系统采用基于EigenFace的方法进行人脸识别。将包含人脸的图像区域看作是一个随机向量，采用K-L变换获得其正交K-L基底，利用这些基底的线性组合便可以描述、表达和逼近人脸图像，从而进行人脸识别。该识别算法识别率较高，识别速度快。本文完成了对人脸识别技术的研究和系统设计。经过测试，系统运行稳定，界面友好，实时性好，具有较好的人脸检测和识别效果，验证了本系统的可行性。