随着国内外的研究机构在人脸自动识别领域的投入不断加大,近年来取得了很多丰硕的成果,尤其是在实用性方面取得了巨大的进步,针对各种特定应用环境下的人脸自动识别系统逐步走向商用,在安全防范系统中也发挥了越来越重要的作用。人脸识别与视频监控系统相结合,可以广泛地应用于机场、火车站、通关口岸及大型展会等安全级别较高的公共场所,实现对特定人员的提前布控防范。本文设计并实现了适用于各种通道环境的人脸识别监控报警系统,主要内容包括如下：1、总结了人脸识别技术的在国内外的发展状况、主要研究方法及现阶段的问题。通过大量文献的阅读,总结了人脸识别技术的主要方法及国内外人脸识别技术的发展现状,分类概述了人脸识别系统在安防领域的应用情况,展望了人脸识别技术今后在多个行业的发展,并分析了目前阶段人脸识别技术所面临的问题及挑战。2、对本文所研究的通道式人脸识别监控报警系统进行了系统架构、需求分析及模块设计等。结合实际的应用环境,提出了使用嵌入式DSP设备进行人脸检测以提高系统的检测速度和实用性,并根据软件工程的设计思想,进行了系统的架构设计和需求分析,并列出了系统的性能指标及系统的功能模块。3、对人脸检测和定位技术进行了设计与实现。结合人脸识别的基本原理,提出了采用基于AdaBoost算法的人脸检测方法,首先使用图像预处理方法对图像进行尺寸归一化和灰度归一化,并通过对样本的训练生成分类器,然后通过训练生成的分类器来对输入的图像进行检测,最终将检测到的人脸照片进行输出。4、研究了多种特征的局部及全局进行融合的人脸识别方法。首先介绍了基于多特征融合的人脸识别方法：先将输入图像进行预处理,然后使用Gabor滤波器、HOG算子及HOG算子分别提取出人脸的灰度特征、形状特征及皮肤纹理特征,再对已有的全局描述特征使用分空间区域进行重复利用,通过PCA和LDA进行降维后,最后在分数层进行融合的方法,并在FRGC V2.0数据库上进行了实验。5、对通道式人脸识别监控报警系统的关键技术进行了研究和实现。描述了所采用的开发环境Visual C++6.0、OpenCV2.4和CCS5.2等,对所选用的TI公司设计的型号为TMS320DM642的DSP设备介绍了其硬件组成及实现方式,采用图像灰度、图像直方图均衡化进行图像预处理,设计人脸检测核心函数,调用计算特征值的函数等进行系统核心代码的实现,最后对实现的系统进行了测试,在光照度为300-900Lux情况下,人脸采集率达到80%,目标人正确识别率69%,达到了设计性能要求,并提出了改进意见。