实现人脸识别的考勤门禁系统可以分为以下步骤： 1. 采集人脸图像数据集：首先需要采集员工的人脸图像数据集，包括正面、侧面等多个角度的图像。可以使用MATLAB中的图像采集工具或者第三方库进行采集。 2. 预处理人脸图像数据：对采集到的人脸图像数据进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、人脸裁剪等操作。MATLAB提供了相关的图像处理工具箱，可以用于实现这些处理步骤。 3. 特征提取与特征匹配：使用人脸识别算法提取人脸图像的特征，比如使用人脸识别中常用的特征提取算法如Eigenfaces、Fisherfaces或者基于深度学习的算法。然后将员工的人脸数据与数据库中的人脸数据进行匹配，判断是否为注册员工。 4. 考勤记录与门禁控制：如果人脸匹配成功，系统可以记录员工的考勤时间，并且控制门禁系统进行开启。MATLAB可以与外部设备进行通信，实现门禁控制以及考勤记录功能。

基于Matlab语言的人脸识别考勤系统（可摄像头，记录打卡信息，GUI界面）（项目案例、架构）

基于Matlab语言的 人脸考勤[GUI，出勤率折线图，多算法]（项目实例）

该课题为基于MATLAB的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。并且统计出勤情况。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。【课堂考勤，人脸打卡】

该课题为基于MATLAB pca的人脸考勤系统。可以从一副图像中找出多人人脸，分割，计算人数，然后提前制作好这些人的人脸库，进行逐一识别是谁，是不是库内人脸，如是，具体是谁，如果不是，那提示库外人脸。具有友好的人机交互界面，还可以二次开发成摄像的，但是摄像头误差可能会有点。识别流程为：读取图像，人脸定位，人数统计，人脸分割，人脸识别，库内外判别。

MATLAB人脸考勤系统（可摄像头，记录打卡信息，GUI界面）.zip

该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。

matlab人脸识别，以教室考勤为案例，读取实际人脸图片/或摄像头拍照，人脸定位，分割出人脸区域，训练，识别，输出是张三李四王五，以及记录每个人的出勤时间，次数等信息，可导入txt表格，统计各自的出勤率，可以自动打分，比如出勤2次当天满分，未出勤满2次为旷课等信息。带一个GUI可视化界面，方面操作，符合工体学。需要使用者有一定编程基础，可适当自我调适，增加回调函数，或者二次开发，切不可一步登天。祝学习愉快。

该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。

matlab人脸考勤签到系统。带界面。以往的考勤，往往通过人工点名，这样容易浪费时间，且存在替签到情况。如果基于matlab的人脸考勤，输入自己图片，定位人脸，识别，识别正确就打卡一次，记录本次识别时间等。就可以规避替签到的行为，且提高效率。