21世纪以来,人脸识别技术以其快速方便、友好无侵犯的优点得到了广泛发展。人脸识别涉及多个学科领域的重要技术及其综合,是国内外研究的重要课题,研究价值和应用价值极其重要。本文主要研究人脸识别的基本相关技术,实现一个实时识别视频图像的人脸识别系统。本文的人脸识别系统采用ADSP-BF561平台为终端,以PC机为服务器进行设计；人脸检测部分选择基于肤色的人脸检测算法,采用MATLAB进行算法仿真。为解决图像中存在的色彩偏差问题,对图像进行预处理,采取了“参考白”光照补偿方法。改进了Anil K.Jain的Cb、Cr椭圆聚类法进行肤色分割,减少高亮度区域和较低亮度区域肤色点的误判。利用肤色确定候选区域,再利用一些规则判定该区域为人脸区域。对算法进行了C语言移植,详细说明了其中主要函数的流程,并在BF561平台上进行了测试。人脸识别部分重点介绍了特征提取和分类识别的算法,以及特征提取和分类识别算法在人脸识别系统中的具体实现步骤。主要介绍了主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)算法、欧氏距离(Euclidean Distance)和向量夹角(Angle)算法。说明了其中主要函数的C语言实现流程,基于MATLAB对PCA算法和欧式距离、向量夹角方法进行了仿真,并对ORL人脸数据库中的人脸图像进行训练和测试。对同种特征提取算法、同种人脸数据库下不同分类识别算法的识别率进行了比较和分析。最后介绍了系统的整体工作流程,详细阐述了系统任务的几个关键点,并在硬件平台上做了测试,给出了测试结果与分析。经测试本系统可正常稳定运行,但仍有不足之处需要改进,结尾总结了本文的主要工作以及未来的研究方向。