人脸识别,特指分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别也是模式识别与人工智能的研究热点之一。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。传统的高性能自动识别系统大多基于PC架构的应用,而在实际应用中却对自动识别系统要求更高的便携性和易用性。尤其近年来,随着智能家居的兴起,嵌入式系统的快速发展,嵌入式智能视频监控系统的重要地位越来越凸显出来,它结合了嵌入式设备、人脸自动检测、自动识别系统的优点,可广泛应用于各类门禁系统、家庭安防、智能小区等场合。本文对基于OpenCV的嵌入式人脸识别系统进行了研究与实现。本文首先研究分析了一些目前流行的人脸检测和识别方法,并且深入探讨了OpenCV中Viola-Jones人脸检测法和PCA特征脸人脸识别法,通过OpenCV提供的工具函数并利用采集到的人脸样本训练了人脸正面强分类器。通过定制Linux内核和文件系统结合GT2440开发平台构建了嵌入式Linux操作系统,把OpenCV库移植到了嵌入式操作系统中,并对OpenCV库中匹配已知人脸的过程进行了优化。硬件方面通过ZC301视频采集设备与GT2440开发平台组成人脸图像采集装置,并通过以太网连接服务器方式组成人脸检测识别系统。软件方面采用多线程、模块化设计,完成了视频帧采集模块、人脸图像帧筛选模块、嵌入式系统通信模块和服务器人脸识别模块等四部分的模块设计。论文的最后对本文系统设计所完成的内容进行了总结,指出本系统的缺点和不足,提出了改进的方向。