当前,随着现代化社会的不断进步以及模式识别技术的快速发展,生物识别技术在安防系统领域的应用得到了极大的推动,而门禁系统作为整个安防系统的核心部分,也逐渐被社会所重视。人脸作为一种生物特征,具有安全性高,信息不容易复制,且识别时不需要接触等特点,已被广泛应用于现代化的各个领域。因此,本文以人脸识别为研究目标主要完成了以下几个方面的工作：首先,在算法方面,本文详细研究了Adaboost人脸检测算法的原理；研究了图像归一化处理技术、直方图技术以及中值滤波技术等图像预处理方法对人脸图像的处理效果；对比研究了人脸识别主成分分析算法和LDA线性判别算法的性能,并在此基础上提出了一种对特征分类有较好效果的优化算法。仿真实验表明,优化后的算法无论是在识别效率还是识别时问都有进一步的提高。其次,在硬件方面,本文搭建了一套人脸识别图像系统。该系统以Tiny6410开发板为核心,通过调用摄像头采集人脸图像,构成了图像采集系统：并通过OpenCV程序移植,建立了PC-Linux开发平台,作为图像处理系统。实验表明,该系统能够实时采集人脸图像,实现人脸检测以及人脸识别,而且达到了预期的效果。最后,本文实现了一套由人脸识别图像系统和信息管理系统构成的门禁系统。通过采集贝加莱实验室相关人员的人脸图像,建立了人脸数据库,并利用优化后的人脸识别算法完成了人脸识别,实现了人脸识别图像系统；同时利用数据库相关知识,通过串口进行收发信息,实现了针对进入门禁系统人员的查询系统,提高了门禁系统的智能化程度。实验表明,该门禁系统具有很好的性能。