21世纪，由于人们生活水平的不断提高，因此高度舒适且自动化的智能家居系统将在以后的日常生活中扮演重要的角色。本文对当前的智能家居系统进行研究，发现目前智能家居系统机械化高，缺乏对人身体健康的长期监控，不能有效的响应主人情感需求，因此本文设计了智能家居系统下的人脸情绪识别系统。目标是以采集人脸图片进行表情识别，使得智能家居系统能够完成对人们的情感监控与感知，并能够作出针对性反应。解决了智能家居中动态的人脸表情持续性监测问题，使计算机实时的获取人的情绪和身体状况。　　本文围绕“智能家居中表情识别系统的研究”的几个关键问题展开研究，首先研究了现有智能家居系统的功能，找出其存在的问题，从而提出在智能家居环境中持续监测人脸情绪变化。随后本文设计并开发了基于ARM平台的嵌入式人脸表情识别系统，首先提出了智能家居环境中情绪识别系统的总体设计方案，其次，为满足智能家居系统下情绪识别的实时性需要，采用了基于LBP特征的提取算法进行人脸表情识别，并通过实验验证了其有效性。再次，完成了该系统的软件设计，通过Video4Linux实现了系统的的图像采集功能，并结合计算机视觉库OpenCV，在Qt的开发环境下实现了本系统人脸表情识别的算法。最后，搭建了嵌入式开发环境，包括虚拟机、交叉编译器等开发工具的配置，完成了嵌入式Linux操作系统的开发，主要有Bootloader、Linux内核、根文件系统、相关驱动的剪裁、编译和移植。　　对系统进行了测试与调试，并对测试数据进行了分析，说明了该系统的可靠性，论文的最后对所做工作做了简要的总结，并对后续工作提出了展望。