人脸识别技术近年来已成为模式识别和机器视觉领域的研究热点问题之一，它在身份认证、公共安全和信息安全等领域有广泛的应用前景，因此对人脸识别技术的研究不仅具有理论价值，还具有很大的实际应用价值。　　 本文主要从图像预处理、人脸检测、人脸识别和基于人脸识别的门禁系统设计方案等四个方面对用于门禁系统中人脸识别技术进行研究，主要研究内容和创新点包括：　　 1.比较了传统的标准直方图均衡化算法与几种非标准的直方图均衡化算法对人脸图像的预处理效果，结果表明利用修正双曲函数的直方图均衡化算法在提高图像的信息量和清晰程度等方面要好于其余的几种直方图均衡化算法；并针对背景光线很亮，人脸面部区域光线相对很暗的图像，提出了一种基于数学形态学中Top-Hat变换的预处理方法，以突出人脸面部特征，实现对图像中人脸面部区域特征的分析和识别。　　 2.在人脸检测阶段，在利用改进的直方图均衡化算法对原始图像的预处理的基础上，研究了基于Gabor特征提取和支持向量机的人脸检测方法。并通过大量实验结果验证了基于改进的直方图均衡化算法的图像预处理方法可以使得人脸检测算法在提高检测率的同时，降低算法的误识率。　　 3.在人脸识别阶段，研究了基于主成分分析与有向非循环图支持向量机的人脸识别算法，在算法中，首先利用主成分分析方法提取人脸的特征，然后提出了一种基于改进的有向非循环图的多类别支持向量机分类算法对人脸样本进行分类。最后通过大量仿真实验，对算法的有效性和快速性进行了验证，结果说明该算法在基于人脸识别的门禁系统中具有较好的实用性。　　 4.从硬件组成与软件实现两个方面对基于人脸识别的门禁系统进行了分析和设计，在上述人脸检测和人脸识别算法研究的基础上，设计了一种基于PC-104嵌入式平台的门禁系统方案。