1、人臉識別技術(shù)作為生物識別技術(shù)之一，是模式識別在圖像領(lǐng)域中的具體運用，其應(yīng)用前景非常廣闊，可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動門禁控制系統(tǒng)、銀行取款機、家庭安全，圖片檢索等領(lǐng)域。 人臉識別系統(tǒng)主要分為人臉檢測定位，特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位，即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分離出來。在特征提取部分，先對原始人臉數(shù)據(jù)進行特征提取，之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲在數(shù)據(jù)庫中，接下來進行

2、人臉分類，在識別待測人臉圖像時，將待測圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)相比對，判斷是否為庫中的某一人，從而實現(xiàn)自動識別人臉的目的。 在過去的十年里，人臉識別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題，隨著研究的深入，許多人臉檢測及識別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測試人臉識別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法；同時Adaboost人臉檢測算法，在PC上基本可以達(dá)到實時，在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天，只有讓

3、人臉識別算法在嵌入式平臺上實現(xiàn)，才能獲得更廣闊的應(yīng)用，本文研究了在嵌入式平臺上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時代的一個亮點，目前已經(jīng)應(yīng)用在社會生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺，研究人臉識別在ARM平臺的性能，為實用的嵌入式人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計提供參考。 本文從PC平臺的軟件實現(xiàn)入手，分別實現(xiàn)了PC平臺下的Ad