随着科技发展的日新月异,智能安防系统在社会的各个领域都得到了广泛应用。而门禁系统作为其中的重要形式之一,也日益受到人们的关注。传统的诸如密码式、卡片式门禁系统在便捷性、人性化以及安全性等方面都存在不足。目前,随着嵌入式技术以及生物识别技术的不断发展,结合两者的门禁系统技术已经成为热门研究方向。本文设计了一款基于Davinci平台的人脸识别门禁系统。本文首先介绍了门禁系统的总体设计结构,同时对应用到的相关技术进行了研究。详细阐述了Davinci平台的硬件构成以及相关的功能实现。并对其核心芯片DM6446(ARM+DSP)的软件架构以及算法封装方法进行了深入研究。其次,对基于AdaBoost的人脸检测算法进行了深入探讨,同时将该方法应用于本系统中。相关实验表明,该算法能较好地适应Davinci平台,且能达到较快的检测速度以及较高的检测率。本文对人脸图像预处理的常用方法进行了研究分析,并采用加权平均法对检测到的人脸图像进行灰度化处理,之后采用AdaBoost方法对灰度图像进行人眼定位,由此可得到人眼的精确位置。根据人眼中心点的坐标位置,对图像进行旋转、裁剪和缩放等处理,并利用直方图均衡化和中值滤波方法对缩放后的图像采取进一步的处理。实验表明,经过预处理后可以得到去除噪声干扰的标准化人脸图像。然后,本文对人脸识别算法进行了深入的研究与分析,在深入研究了LRC算法的基础上对之进行了改进。在样本训练阶段,对标准化后的注册用户人脸图像集采用奇异值分解法,解决了样本间的自相关问题。实验表明,相比于传统的LRC算法,改进后算法的识别率得到了显著提升。最后,实现了QT在Ubuntu系统上的安装以及在Davinci平台上的移植。实现了Davinci平台上DM6446与F28027的I2C通信,并将QT环境下开发的程序运行在平台上实现了实时通信。在QT编程环境中编写门禁系统程序,并且运行到Davinvci平台上,实现了视频采集、视频实时显示、用户注册、访客识别、F28027输出频率控制以及实时返回运行结果等功能。