人脸识别门禁考勤系统是人脸识别技术的一个重要应用,它可以使各企事业单位对员工进行更加合理有效的管理,同时实现门禁的“人脸时代”。人脸识别技术作为人脸识别门禁考勤的核心技术,主要涵盖了模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学等多个基础性学科,它的进步也直接关系着这些相关学科的进展。同时,人脸识别效果的好坏,也直接关系着门禁考勤系统的总体性能。本文重点对人脸识别门禁考勤系统中的人脸识别算法进行研究,该系统要求识别算法对外界干扰具有鲁棒性。主要内容可概括如下:1.本文首先分析了人脸识别门禁考勤的意义和研究现状,阐述了人脸识别门禁考勤系统中所涉及到的一些基本问题;概述了人脸检测算法和人脸识别算法,并介绍了本文中所用到的一些人脸数据集;针对人脸识别门禁考勤系统中所存在的一些难点作出了分析。2.深入分析了线性判别分析(LDA,Linear discriminant Analysis)算法和区域重构算法,给出了一种新的分块弹性重构和LDA融合的人脸识别算法,该算法基于图像的全局特征与局部特征进行人脸特征提取,提高了图像特征的鉴别力。实验结果表明该方法的有效性。3.给出了一种新的融合Gabor滤波变换和Interest滤波变换共同提取人脸图像特征的方法,新特征经过PCA(Principle Component Analysis)降维后采用刚性匹配方法进行识别。通过实验表明新算法在特征提取上更具有可分辨性,有效地提高了识别效率。