人脸识别技术通过计算机技术对人脸图像或者含有人脸图像的视频序列进行分析,并提取人脸图像的特征进行身份鉴别。人脸识别技术是模式识别领域的研究热点之一,在身份认证、表情分析、刑侦破案、安全防盗等领域都有应用。近年来,随着嵌入式系统的发展,嵌入式设备的数据处理能力不断提高,结合人脸识别和嵌入式系统的嵌入式人脸识别系统被运用到各种场合,如门禁系统。本文在分析Log-Gabor变换的基础上,利用已有的嵌入式设备,构建了一个基于Log-Gabor变换的嵌入式人脸识别系统。该系统首先使用USB摄像头进行图像的采集,然后采用人脸的Haar-like特征和Adaboost算法进行人脸检测,再用多尺度多方向的Log-Gabor变换对人脸图像进行特征提取,最后运用最近邻分类器进行识别。虽然多尺度多方向的Log-Gabor变换能够很好的提取人脸特征,但是提取的人脸特征维数较高,处理时较为复杂,运算量较大,不适合使用资源有限的嵌入式设备进行处理。互信息是一种信息度量,可以度量两个对象之间的相关性,一幅人脸图像经多尺度多方向Log-Gabor滤波器特征提取之后,可以得到多个Log-Gabor特征,每个Log-Gabor特征都含有原图的一部分信息,因此本文提出了一种基于互信息的Log-Gabor特征加权融合算法。该方法通过对Log-Gabor特征进行加权融合处理,有效的解决了计算量过大的问题,大大缩短了人脸识别的时间。另外,本文对嵌入式系统的构建进行了较为详细的介绍,包含交叉编译环境的搭建,BootLoader、内核的编译与移植、根文件系统的制作,一些必备软件的交叉编译。最后对构建的嵌入式人脸识别系统进行了测试,测试的结果表明,该系统能够较好的识别人脸,具有一定的应用价值。