人脸识别是模式识别领域中一个相当困难又具有重要理论价值和实际应用价值的研究课题,在身份鉴别、人机交互和视觉监控等领域有着巨大的应用前景。本文主要研究了人脸识别系统在ADSP-BF561上的实现与优化,论文主要从图像预处理,人脸检测,特征提取和人脸比对几个方面,对人脸识别这一课题进行一定的研究和开发。在人脸检测阶段,首先利用椭圆肤色模型,对整幅图像二值化、去除噪声,粗定位出人脸区域,然后采用改进的积分投影方法,定位出双眼,继而将人的双眼距离作为标准距离,根据人脸的几何特征定位出人脸,最后进行图像尺寸归一化,得到标准人脸图像。特征提取方面,分析了DCT变换和PCA的优缺点,采用了融合DCT和PCA的特征提取方法,首先利用DCT变换提取DCT特征向量,以此作为PCA的输入,得出最终的特征向量。最后采用马氏距离进行比对处理。论文最后研究了人脸识别在BF561上的优化策略,包括编译器优化、存储空间优化、双核优化、程序代码优化等,基本达到了实时处理效果。实验结果表明本文提出的方法在单人脸的情况下,对于正面人脸的识别率可以达到95%以上。结果显示该方法具有一定的实用性。