随着当今社会经济的高速发展,城市扩张,社会犯罪率居高不下,视频监控设备的市场前景被持续看好。然而目前市场中的监控设备普遍存在布线复杂,安装困难的特点,且摄像头与录像机结合的方式会使其缺乏智能因素,作用有限。在此背景下本文设计与实现了基于ARM和人脸识别的智能视频监控系统。对于系统的整体设计与实现,主要包括算法设计和系统硬件与软件设计两部分。算法设计部分,对运动目标检测,人脸检测,人脸图像预处理,人脸识别算法原理分别进行了阐述和研究,并对算法进行仿真实验及结果分析。主要包括:通过Surendra运动目标检测算法,获取到原始待检测图像;采用Adaboost人脸检测算法,通过级联分类器对待检测图像进行人脸检测;通过Gabor滤波对人脸图像进行预处理,该算法可以有效的降低误识率;最后通过PCA和奇异值分解的算法实现对人脸图像的识别。在算法选取方面,分别比较了Adaboost和LBP算法的人脸检测率,PCA和模板匹配等算法的人脸识别率。仿真结果分析表明,系统所选用算法的检测率和识别率均满足系统需求。系统硬件与软件设计部分,从功能及需求出发,对系统的硬件及软件进行了详细设计。其中硬件设计包括:系统整体硬件结构设计。系统选用ARM i.MX6q作为中央处理器,图像采集单元选用OV5640摄像头,以及基于GSM网络的通讯报警模块。在软件设计方面,首先对软件的总体设计流程和软件架构进行设计与说明,将功能按照模块进行划分,包括图像采集模块、人脸检测、人脸识别模块等,对各个模块进行了详细设计与实现。最后,对系统进行了整体调试和结果分析,测试结果表明,系统在响应速度和识别准确率上都取得了让人满意的效果,具有一定的实用价值。