基于Matlab的人脸识别签到系统

本项目设计并实现了一种基于图像处理的人脸识别考勤系统。系统采用MATLAB平台开发，结合GUI图形用户界面，使操作简便直观。通过YCbCr色彩空间肤色模型和椭圆区域检测方法实现人脸区域提取，利用简单的图像特征匹配算法完成身份识别，并自动完成考勤记录。系统支持用户图像导入、人脸检测、人脸比对和结果输出等功能。实验结果表明，该系统在光照较均匀、背景较简单的条件下具有良好的识别效果，能满足基本的考勤管理需求。该系统为小型教学或实验室环境提供了一种低成本、易部署的考勤解决方案。

作者：张家梁(自研改进)

引言

随着信息技术的发展和人工智能的普及，传统的手工考勤方式逐渐被更高效、智能的自动考勤系统所取代。其中，人脸识别技术因其非接触性、自然性和唯一性，成为智能考勤系统中最具潜力的实现方式之一。相比指纹或打卡等方式，人脸识别在实际应用中更加便捷，尤其适用于学校、企业等场景的出勤管理。

本项目围绕“基于图像处理的人脸识别考勤系统”展开研究与实现，采用MATLAB语言及其GUI开发工具构建图形用户界面，实现图像采集、人脸检测、图像比对和身份识别等关键功能。系统通过肤色模型对输入图像中的人脸进行粗略定位，并结合区域形态学处理和特征判断提高识别准确性。用户录入图像与待识别图像通过灰度差值进行比对，从而确定身份。

尽管本系统在算法复杂性和识别精度方面尚不能与深度学习等先进方法媲美，但其实现简单、运行效率高、适用范围明确，适合用于教学演示、小型实验室或初级人脸识别系统的快速搭建。

本文将详细介绍系统的设计思路、核心算法实现、GUI界面交互流程以及实验效果评估，最后对系统的优缺点进行分析，并展望未来的优化方向。

系统架构

1.系统概述
本系统为一款基于图像处理的人脸识别签到系统，采用 MATLAB 平台进行开发，结合 GUI 图形界面实现图像导入、人脸检测、人脸比对与身份确认等功能。系统利用 YCbCr 色彩空间中的肤色模型配合区域筛选与简单眼睛验证逻辑，对输入图像中的人脸区域进行定位，并裁剪后与已注册图像库进行灰度图像差异对比，最终识别出用户身份，实现签到记录。

该系统主要适用于学校、实验室或小型组织内部的出勤管理需求，具有界面友好、操作简单、识别流程清晰的特点。

系统主要模块如下：
图像采集模块：用户选择或拍摄人脸图像输入系统。
人脸检测模块：基于肤色模型和形态学处理，提取出人脸区域。
眼部验证模块：通过检测连通区域判断是否存在眼睛，增加判断准确性。
人脸比对模块：将检测到的脸部区域与数据库中已注册图像进行相似度计算（SSD），获取匹配身份。

2.系统流程图

研究方法

本系统采用基于图像处理的传统人脸识别方法作为核心研究手段，结合肤色模型、人脸特征区域验证以及图像差异计算进行身份识别。相较于深度学习算法，图像处理方法具有实现简单、运行速度快、对硬件要求低等优点，更适用于资源有限的教学环境或实验性场景。

实验结果

实验结果显示，在光照适中、背景干净、图像清晰的前提下，系统对 8 张未注册签到图像均实现了正确识别，识别准确率达到了 100%。使用肤色模型结合眼部连通域验证，在保证检测效率的同时提升了准确性。此外，即便存在轻微遮挡（如刘海）或背景变化，系统仍能稳定完成识别，说明算法具有一定鲁棒性。

实验结果
图1：识别结果—第1号用户

图2：识别结果—第2号用户

图3：识别结果—第3号用户

图4：识别结果—第4号用户

图5：识别结果—第5号用户

图6：识别结果—第6号用户

图7：识别结果—第7号用户

图8：识别结果—第8号用户

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本课题设计并实现了一种基于图像处理的人脸识别签到系统，采用 MATLAB 平台结合 GUIDE 图形用户界面进行开发。系统以 YCbCr 色彩空间下的肤色模型为基础，实现人脸检测，并通过灰度图像差异匹配（SSD 算法）实现身份识别与签到确认。

通过实验验证，该系统在光照充足、背景干净、面部无遮挡的条件下能够稳定准确地识别出用户身份，识别准确率达到 100%。整体系统具有界面简洁、操作方便、处理流程直观等优点，能够基本满足小型教学环境或实验场所的签到管理需求。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。

本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。