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。

MATLAB人脸考勤系统。实现人脸识别，打卡签到功能。分老师角色和学生角色，实现一键签到。利用MATLAB仿真平台。

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）

该课题为基于MATLAB平台的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。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。

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

基于matlab的人脸考勤系统。也叫做人脸签到打卡系统。输入全身照/上半身图片，人脸扫描，定位，剪切人脸，预处理（增强，灰度化，尺度归一化等），特征提取，降维，人脸识别结果，记录打卡次数，考勤时间，带界面。

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】

该个体为基于Matlab的人脸考勤系统。人脸识别这个课题属于每年都有考生做的题目。需要进行一定的创新。把它做成人脸考勤就是一个应用创新。该课题具备有一个人机交互界面。输入人脸图片进行人脸扫描，定位分割出人脸。进行相应的预祝了一句人脸特征值，得到这个人是张三李四王五。识别一次就记录一次打卡信息，包括姓名次数的累加以及记录的时间进行考勤信息的汇总，一键导出。该课题具备有人机交互界面，需要在人际交互界面进行进一步的拓展。

MATLAB人脸考勤系统，从一副图像中扫描人脸，定位，分割，识别，记录考勤信息。有库外检测的功能。如果有人替签到的话，就预警。

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。