设计了一个基于苹果公司嵌入式操作系统iOS平台下的人脸识别系统。通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸 检测算法的研究，实现了实时人脸检测。提出了一种改进的基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法，此方法采用奇异值压缩 抽取人脸图像特征作为观察序列，减少了数据的存储量和计算量，解决了嵌入式系统中由于图像处理数据量大造成的低 效。实验结果证明，该系统检测速度快，实时性强，识别率高，可以作为iOS平台上其他类型人脸识别应用软件开发的基础

本文以嵌入式ARM9系统开发为主线，以HMM模型为理论基础，展示了完成图像采集、人脸检测与识别等功能相对应的硬件平台和软件模块的设计及实现过程；并对图像预处理的浮点算法做了优化，极大提高了嵌入式系统的速度。