人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法,它广泛的用于安全控制、考勤系统、军队和国防领域。本课题研究的是人脸检测及识别算法和基于该算法的门禁系统的DSP实现。在人脸检测算法方面,本课题采用Adaboost算法,通过对Adaboost算法的学习以及Adaboost分类器的解析,最后实现Adaboost人脸检测算法。在特征提取方面,首先对检测到的人脸图像进行归一化,然后对图像进行3次小波分解,提取图像低频信息作为人脸特征进行匹配识别。本课题通过对DSP/BIOS、RF5框架以及TI算法标准的学习,把人脸检测、特征提取等算法封装成标准算法,极大的提高了系统的检测时间。本课题完成的门禁系统由以下几部分组成：数字摄像头、DSP评估板、键盘、显示器和门锁。通过按下相应的按键,本系统可以进行人脸模板的登记或删除,以及人脸识别功能,若识别通过则启动门锁开门,否则提示错误。