随着计算机技术的飞速发展和识别技术的不断成熟,各种基于人体生理特征的如手掌、指纹、声音、视网膜、瞳孔和面纹等识别技术纷纷从实验室中走出来。目前,从精确实用的方面来看,人脸识别技术是好于其它生物识别技术的身份识别方法。本文针对防盗系统和监控系统独立工作均具有一定的局限性的缺点,使用c++集成开发语言,结合先进的人脸识别算法,充分利用面向对象设计方法,开发出一套功能较为完备、识别率较高的人脸识别安全监控系统,并给出了该系统的结构、软件的设计实现方案。主要研究成果如下:1、说明了课题的研究背景及意义,同时对国内外研究现状做了概括性的分析总结;给出了基于人脸识别的安全监控系统的需求分析、功能分析、功能结构及系统的工作流程;2、详细分析CAMSHIFT理论的基础上,提出了改进的基于CAMSHIFT和卡尔曼滤波的人脸检测跟踪算法,通过与传统的CAMSHIFT算法比较,实验结果表明,本文提出的算法具有较高的检测精度和较快的实时跟踪速度;3、研究了基于小波变换的人脸特征提取,将目前流行AdaBoost算法应用于人脸的小波特征的选择上来,用于提取对识别最有利的的特征,并最终通过对该特征的判别分析实现识别,提出了一种基于AdaWavelet特征的人脸识别方法;4、探讨了人脸识别安全监控系统中实现的细节问题,如数据库设计、注册流程、控制电路设计问题等。最后,基于前面章节提出的算法和设计框架,给出了人脸安全监控系统中的门禁、考勤、监控三个典型的应用原型系统的设计方案和系统界面。