人脸识别技术是模式识别、图像处理、计算机视觉等领域的一个极富挑战性的课题,但近些年确是一个研究的热点。广义的人脸识别技术包括人脸检测和人脸的身份识别两个方面的内容,本论文就是基于这两个大的方面讲述基于隐马尔可夫模型的人脸识别系统的实现原理及过程,其主要研究内容为:1.利用人脸特有的生物特征,完成一个基于Haar-Like特征的人脸检测算法的设计和实现。2.利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)参数进行提取观察向量,并将观察向量应用于基于隐马尔可夫模型(HiddenMarkov Model,HMM)的人脸识别算法中,实现对人脸的训练和识别;提出了一种基于二维的HMM的设计和算法实现,并把其应用于人脸识别的过程中,提高的识别的准确率。3.描述了OpenCV的基本构成及用OpenCV开发人脸识别系统的优越性,并详述了OpenCV在HMM和人脸识别中的应用。4.将设计好的人脸检测和人脸识别的算法应用于实际的软件系统中,并详述了人脸识别系统的整体方案设计以及各个功能模块的设计及实现。5.利用设计好的软件系统平台,通过大量的实验,对系统使用的人脸检测和识别算法的效果进行了测试分析。本文所设计的人脸识别系统可应用于视频监控、安全门禁、身份验证等安全领域,也可以用于视频游戏、智能相机等其他领域,具有广泛的应用前景。