作为生物特征识别技术的一个重要研究方向，人脸识别技术以其非接触性、主动性和用户友好性等优势受到广泛关注。在政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务和安全防务等领域，人脸识别技术都有着广阔的发展空间。眼睛定位是人脸识别过程中的一个重要环节，其定位精度将直接影响到人脸识别的准确性，本文分析了相关的人脸检测与身份识别技术的研究背景和发展现状，提出了一种基于支持向量机（SVM，Support Vector Machine）和Hough圆检测结合的人眼中心点定位算法，在进行眼睛区域粗定位时，充分利用了SVM擅长处理非线性分类问题、适用于高维模式识别的特性以及在解决二分类问题上具有较高的分类准确性等特点；同时，在进行中心点确定时，Hough检测不易受到图像噪声点的干扰和边缘间断的影响，能有效地用于检测眼睛瞳孔圆形以便确定出眼睛中心点。TI公司推出的TMS320DM6446芯片，其DSP（Digital Signal Processor,数字信号处理器）核具有高速处理能力和丰富的多媒体人机交互接口，将人脸识别系统的软件部分移植到DSP嵌入式系统中，可以有效地克服通用PC平台成本高、功耗高、不便于安置和携带的缺点。本文根据DM6446芯片DSP核的特性探讨了基于DM6446平台的软件移植方法，实现了基于DM6446平台的人脸识别系统的移植与优化。实验结果表明，本文提出的基于SVM和Hough圆检测的人眼定位算法具有较高的定位准确性，同时对光照和饰物遮挡具有较好的鲁棒性。通过算法移植和优化，在DSP嵌入式系统上实现的人脸识别系统达到了与PC平台一样的识别准确率，同时整个系统执行一次识别所需的时间也在优化后得到了很大的减少，满足了准确性和应用需求。