深入研究了人脸图像预处理技术，比较不同的图像预处理算法的处理效果与适用性，根据其预处理效果与适用性选择报到场景适用的算法，经过人脸对齐，高斯、奇异值分解降噪后，将近似对称人脸预处理技术和多尺度Weber-face技术相结合，合成出的人脸图像具有更好的光照不敏感特性，使人脸识别具有更好的光线适应性，在识别准确性与稳定性上均有提升。在此基础上，根据研究生报到的工作需求，设计并实现了完整的报到系统，将改进的图像预处理方法应用于报到系统的人脸识别中。系统实现了硕博学号编码、报表导出、报到人数统计、身份验证、信息采集。系统由服务端、客户端与人脸比对子系统构成，服务端由php的Zend Framwork 2 框架实现了服务端MVC子系统，客户端采用Qt框架实现GUI程序客户端图像采集与预处理子系统，人脸比对子系统采用第三方1：1人脸识别微服务。