身份验证是人们在日常生活中经常遇到的问题。在电子信息技术飞速发展的今天,电子商务、网上银行、公共安全等领域对身份验证的可靠度和方式提出了新的要求,传统的身份验证方法已经不能满足这些要求。人脸作为面部特征具有不易伪造、不会遗失和随身携带的优点,与指纹、视网膜、虹膜、基因等其它人体生物特征识别系统相比,人脸图像识别系统更加直接、友好,使用者无任何心理障碍。本文针对开发基于人脸图像识别的嵌入式身份验证系统所需要的核心技术和关键问题而展开研究,得出了一种适合嵌入式身份验证系统的方案,并实现了该方案。其中所做的主要工作有：(1)提出了Adaboost人脸检测算法,其在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。(2)从基于图像整体代数特征PCA算法着手,主要介绍了“特征脸”算法的原理和实现过程,对组成特征投影空间的特征值选择问题,距离度量方法问题及训练样本的选择等进行了一定的研究。(3)论文在对人脸识别和嵌入式系统的国内外现状进行调研的基础上,首先对硬件系统进行了总体设计,并根据设计方案对处理器芯片、摄像机传感器和相关外围电路进行了选择分析,构建了一个以S3C2440为核心的嵌入式硬件平台。(4)针对第四章设计方案,进行操作系统的移植,采用模块化的设计,开发了基于该操作系统的USB、触摸屏、摄像机等硬件的驱动程序和应用程序,开发出用户界面。本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的Adaboost人脸检测算法和PCA人脸识别算法；分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。