考勤管理是指企事业单位对员工出勤情况进行考察管理。基于生物特征识别的动态考勤系统,可避免人工签到、磁卡、IC卡等传统考勤方式存在的伪造、丢失和遗忘等问题,为员工考核,薪资评估提供依据。本论文采用多模态生物特征识别算法实现了基于生物特征识别的动态考勤系统。首先,针对单生物特征识别存在稳定性、准确率等方面的缺陷问题,采用多模态生物特征间的互补来提高生物特征识别的准确率,在研究了生物特征识别理论以及各自特点的基础上,针对人脸识别、步态识别、以及特征融合的特点,确定了系统采用基于改进的卷积神经网络的人脸识别、步态识别、以及在特征层相融合的多模态生物特征识别方案,并完成了算法研究,通过改进的卷积神经网络中的卷积层提取到人脸特征与步态特征,对这两种生物特征进行融合以生成新的生物特征,再通过卷积层与池化层等进行生物特征的提取,最终在卷积神经网络的softmax层输出识别结果,经仿真验证,所采用的算法提高了系统识别的准确率与稳定性。其次,基于现代企事业单位对考勤系统的需求,进行了动态考勤系统方案设计,确定该系统由多模态生物特征识别子系统和考勤管理子系统组成,并完成了系统的硬件选型与搭建。最后,基于上述算法设计了基于生物特征识别的动态考勤系统和手机考勤APP软件,根据识别结果以及相应的策略确定了被考勤人员的出勤情况,经在实验室搭建的环境测试,能够实现预定的功能。验证结果表明,本课题的人脸识别与步态识别在特征层相融合识别算法的效果优于单一的生物特征识别方法。本课题所设计的动态考勤系统,能够满足企事业单位的动态考勤要求。