增强现实(Augmented Reality,简称AR)技术,是一种将虚拟信息叠加到真实世界,使得用户对周围环境的认知与感知能力得到增强与扩展的技术。增强现实技术已经开始应用到诸多领域,将其与其他技术相结合,能够使得人们的生活便捷化、智能化。现代社会中对于个人身份认证的方便性和有效性要求越来越高,人脸识别技术作为生物识别技术之一,具有广阔的应用前景。将人脸识别技术与增强现实技术相结合,可以实现最直观、快速地身份识别,达到智能预警的目的。本论文主要设计了一套基于单目视觉的增强现实系统,并实现了其在人物身份识别与信息显示方面的应用。本论文阐述了系统方案,其中包括软件、硬件平台以及整体系统架构。本系统设计通过ZedBoard嵌入式平台与PC平台实现,前者结合了ARM和FPGA技术,是当前高性能嵌入式终端的理想开发平台,后者用于模拟远程服务器,两平台之间通过TCP网络协议进行视频图像等信息的传输。首先,在ZedBoard平台上完成了嵌入式Linux系统的搭建,并编程实现了视频图像的采集及灰度化、中值滤波、直方图均衡化等处理；然后,本论文对基于AdaBoost的人脸检测算法和基于PCA的人脸识别算法进行了深入研究,为提高人脸识别的成功率,对人脸图像进行了几何归一化、光照归一化及冗余信息去除等一系列处理,在PC平台上编程实现了人脸识别,并在人物信息数据库中提取对应的人物信息；根据所识别出的人脸位置、大小及人物信息,设计了直观的、可跟随人脸位置的标签式人物信息显示界面；此外,考虑到可能存在网络不稳定的实际情况,本论文将系统进行整合移植到了嵌入式平台。针对嵌入式平台的硬件局限性,本论文对系统进行了多线程及人脸检测速度两方面相应的优化处理；最后,设计并搭建了基于单目视觉、穿透式、大视场的光学系统,并完成了对该系统的验证与评估。系统测试实验数据表明,本系统能够较好地完成实时的人脸检测与人脸识别,人物信息界面能够实时跟随人脸位置,界面大小能动态随着人脸大小而变化,基本实现了在人物身份识别与信息显示方面的增强现实系统效果。