针对传统门禁识别技术存在的环境适应性弱、识别精度不足等问题，提出了一种基于深度学习特征融合的智能门禁精准识别算法。通过探究深度学习基础理论与特征融合技术，设计了包含特征提取、特征融合与分类决策三个模块的智能门禁系统。该系统能够自动从输入图像中提取具有区分性的特征，并通过特征融合技术显著提升识别精度。实验结果显示：本算法在识别准确率、召回率和F₁值上均优于现有先进算法，虽然处理速度略有下降，但综合性能较好。本研究不仅为智能门禁系统的精准识别提供了有力技术支撑，也为推动智能门禁技术在更广泛场景中的深度应用与拓展奠定了坚实基础。