摘要：随着信息化管理技术的发展，传统人工签到方式存在效率低、易代签、统计不便等问题，难以满足课堂考勤和人员管理的实际需求。针对这一问题，本文设计并实现了一种基于MATLAB与LBP特征的人脸识别签到系统。系统以MATLAB为开发平台，结合图像读取、灰度化处理、图像尺寸归一化、LBP局部二值模式特征提取以及卡方距离匹配方法，实现对人脸图像的识别与签到记录管理。
项目概览
项目简介
系统主要包括图像选择模块、人脸识别模块、签到信息显示模块、签到记录保存模块和图形用户界面模块。用户通过界面选择待识别人脸图片后，系统首先对图像进行预处理，将图像统一调整为固定尺寸，并转换为灰度图像；然后提取图像的LBP纹理特征，并与数据库中已存储的人脸样本进行特征匹配；最后根据最小卡方距离确定识别结果，并在界面中显示姓名、学号、性别、系别、识别时间和匹配度等信息。识别成功后，用户可进行确认签到，系统会自动将签到时间、学生信息和所属专业写入签到记录文件，同时支持签到记录的保存与导出。
实验结果表明，该系统界面简洁、操作方便，能够完成基本的人脸识别与签到管理功能。系统采用LBP特征算法，具有实现简单、计算量小、运行速度较快等特点，适合用于MATLAB课程设计、图像处理实验和小型考勤管理场景。但由于系统主要基于静态图像和简单特征匹配方法，在复杂光照、姿态变化和大规模人脸数据库条件下仍存在一定局限，后续可结合深度学习算法进一步提高识别准确率和系统鲁棒性。
系统架构
本系统采用分层架构设计，主要包括表示层、业务逻辑层和数据层。表示层负责 MATLAB GUI 界面显示与用户操作；业务逻辑层负责人脸图像读取、预处理、LBP特征提取、特征匹配和签到处理；数据层负责存储学生信息、人脸图片和签到记录。三层相互配合，实现了人脸识别、签到确认、记录保存和结果显示等功能，系统结构清晰，便于维护和扩展。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：基于 LBP 特征的人脸识别签到方法
系统采用 LBP 局部二值模式提取人脸纹理特征，并通过卡方距离进行特征匹配，实现了人脸图像的自动识别。相比传统人工签到方式，该方法能够减少代签、漏签等问题，提高签到效率。
创新点2：多模态信息融合的智能识别与展示系统
系统将图像选择、人脸识别、身份信息显示、确认签到、记录保存和记录导出等功能集成到同一 MATLAB GUI 界面中，实现了从人脸识别到签到记录管理的完整流程，操作更加直观方便。
创新点3：模块化系统结构，便于维护和扩展
系统按照功能划分为图像预处理、特征提取、人脸匹配、签到管理、数据保存等模块，各模块之间逻辑清晰，后期可以继续扩展摄像头实时采集、人脸检测、深度学习识别、多用户数据库管理等功能。
快速开始
将项目文件夹加入 MATLAB 当前路径，运行 FaceRecognitionSignIn.m，点击“选择图片”导入人脸图像后点击“开始识别”，识别成功后点击“确认签到”完成记录保存。
环境要求
本系统需在 MATLAB 环境下运行，建议安装 Image Processing Toolbox，并准备 data/names.txt、data/database 人脸库和 data/test 测试图片文件夹。
运行展示
运行FaceRecognitionSignIn.m
图2 主界面
图3 签到成功
图4 签到成功
图5 签到成功
图6 签到成功
图7 签到记录保存成功
图8 退出系统
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB图像处理的人脸识别签到系统设计与实现 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-9-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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