基于MATLAB的PCA与GUI智能人脸考勤管理系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现智能化人脸考勤系统，通过GUI界面集成人脸检测分割、PCA特征降维识别及考勤统计功能，可自动处理生活照并生成考勤记录，适用于企业或教育场景。

详 情 说 明

基于PCA与GUI的智能人脸考勤管理系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的智能人脸考勤管理系统，结合了计算机视觉与模式识别技术。系统通过Viola-Jones算法实现人脸检测与分割，运用PCA（主成分分析）进行特征降维和身份识别，并配备完整的考勤统计与GUI交互界面。适用于企业、学校等需要自动化考勤管理的场景，能够有效区分注册人员与陌生人，并具备安全预警功能。

功能特性

• 人脸检测与分割：自动从生活照中定位并精确分割出人脸区域
• PCA特征识别：采用主成分分析技术进行人脸特征提取与高效匹配
• 智能考勤统计：

- 自动记录识别时间戳和人员信息 - 实时统计月度出勤次数与出勤率 - 支持考勤数据清除与工资核算辅助

• 安全预警机制：

- 区分已注册人员与未授权陌生人 - 对检测到的库外人脸触发声光报警提示

• 可视化GUI界面：

- 实时展示人脸识别结果与标记框 - 生成考勤统计报表和趋势可视化图表 - 支持数据导出和系统管理操作

使用方法

1. 系统启动：运行主程序文件进入GUI主界面
2. 人脸注册：在"人脸库管理"模块添加注册人员人脸图像
3. 考勤识别：选择"人脸考勤"功能，导入待检测生活照进行识别
4. 数据查询：通过时间范围、人员编号等条件查询考勤记录
5. 报表导出：将统计结果导出为Excel格式的考勤记录表
6. 预警处理：系统自动处理陌生人脸报警，管理员可进行后续操作

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11 或 macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持摄像头接入（可选）
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括GUI界面初始化与事件响应处理、人脸检测算法的调用执行、PCA特征提取与匹配计算、考勤数据的记录与统计逻辑、报警机制的触发判断以及报表生成与导出功能的实现。