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。人脸识别技术融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理，广泛的应用到出入管理系统、门禁考勤系统、电脑安全防范、人脸照片搜索、访客登记、ATM智能视频报警系统、监狱智能报警系统等等。本文对AdaBoost算法的人脸检测方法和基于主成分分析方法的特征脸人脸识别方法进行了深入的研究。在Linux环境下，在嵌入式开发板上，完成了Adaboost算法和特征脸人脸识别方法，实现了实时的人脸检测和识别。论文完成了嵌入式Linux平台的搭建，从交叉开发环境、Bootloader移植、Linux内核移植、根文件系统的制作和移植，一直到设备驱动程序的移植全过程，建立了嵌入式软件开发平台。论文完成了摄像头的视频图像采集，在嵌入式开发板Tiny6410上实现了图像中的人脸检测和基于特征的人脸识别。论文分析了基于Video4Linux的摄像头视频采集方法，实现了图像采集模块，为人脸检测与识别提供图像来源；采用了Adaboost算法的人脸检测方法，实现了人脸检测模块，为人脸识别奠定了基础。分析了基于特征脸的人脸识别原理，实现了人脸识别模块。最后应用QT设计了人脸识别系统的人机界面。实测结果表明，基于ARM11平台的嵌入式Linux人脸识别系统，在简单光照和背景条件下，正确率较高，实时性较强，方便携带。该工作对人脸检测与识别技术在嵌入式平台的应用有一定参考价值。