基于PCA的人脸识别系统设计
PAC算法人脸识别
信号处理方向课程设计报告题目：采用PCA方法的人脸识别系统院系：电子信息学院专业：信息类班级：姓名：学号：指导教师：2013年1月16号目录1：绪论 (3)1.1：研究背景 (3)1.2：应用前景 (3)2：设计基本要求 (5)3：内容原理 (6)3.1 为什么设计PCA人脸识别系统 (6)3.2 PCA算法的原理 (6)3.3 Eigenface算法 (8)3.4 PCA算法在人脸识别中的应用 (9)4：设计步骤 (11)4.1：数据采集 (11)4.2.：文件的读入与显示 (11)4.3：载入要训练的人脸集图像并存储 (12)4.4.：获取训练图像集合的主成分特征向量 (13)4.5：显示特征脸 (14)4.6：平均脸显示 (15)4.7：由特征脸重构训练集内人脸图像 (15)5：心得体会 (17)附录1:参考文献 (18)附录2：课程设计源代码 (18)1：绪论1.1：研究背景为了帮助学生深入理解和消化基本理论、进一步提高综合应用能力并且锻炼独立解决问题的能力，我们将《数字信号处理》、《DSP原理与应用》、《语音信号处理》和《数字图象处理》几门课程融合在一起开设的DSP综合实验课程设计。
主要要求有：一：设计内容突出信号处理的理论和技术的综合应用。
如在信号滤波实验中，在语音信号中混有噪声，要求学生滤除该语音信号中的噪声。
学生首先要进行信号谱分析、然后选择滤波器类型，再确定滤波器参数，最后进行滤波器设计与应用。
而不是简单地给出滤波器类型和设计指标。
二：如何将《DSP原理与应用》、《语音信号处理》和《数字图象处理》三门课程有机的结合起来，设计一实际的系统。
由学生在所学知识的基础上，查阅相关资料，自主设计，通过实验装置进行实现，并对结果进行综合分析，寻找最佳设计方案。
希望学生通过完成一个与信号处理相关的课题的理论设计、程序设计和实验调试任务，提高他们分析解决实际问题的能力。
本设计要求运用课程所学知识，进行算法实现、Matlab仿真，程序设计，DSP开发平台上调试，加深对信号处理知识的理解与运用，培养对可编程DSP芯片的开发技能。
基于PCA、LDA和DLDA算法的人脸识别
基于PCA、 LDA和DLDA算法的人脸识别武汉理工大学信息工程学院 申俊杰【摘要】近年来，人脸识别的技术越来越成熟，但在复杂环境下准确识别人脸还需要进行研究。
本文由浅入深，分别介绍了PCA 、 LDA 和2LDA 算法的人脸识别。
并通过MATLAB 对LDA 和2LDA 算法进行仿真，比较了它们的成功率和适用条件。
【关键词】人脸识别；LDA ；PCA ；2DLDA ；K-L 变换；GUI1.PCA 算法原理与实现人脸识别中主要分量分析（PCA ）是一个普遍使用的技术，首先它将一张图像的每一列的向量首尾相连，构成一个维列向量，然后转置。
将L个图像的维列向量组成人脸样本矩阵，表示为：（1）训练样本的协方差矩阵为：（2）式中mf 是所有训练样本的平均值向量（所有样本的平均脸）式可进一步化简为：（3）对（3）式中的矩阵进行特征值和特征向量的求解，并SVD 奇异值分解，构造出最终的人脸投影空间：（4）将Vi 化为矩阵，则可以得到特征脸。
2.LDA算法原理及实现LDA 的核心思想之一是在平面内找一个合适的向量，将所有的数据投影到这个向量而且不同类间合理的分开。
因为图片的特征值有很多，相当于是多维的，所以我们需要增加投影向量w 的个数，设w为：w1、w2等是n 维的列向量，所以w 是个n 行k 列的矩阵，这里的k 其实可以按照需要随意选取，只要能合理表征原数据即可。
x 在w 上的投影可以表示为：(3-1)所以这里的y 是k 维的列向量。
这样我们就可以把多维空间中的特征值降维到一维空间从投影后的类间散列度和类内散列度来考虑最优的w ，可用μi 代表类别i 的中心，将类间距离定义为Sb 较大，类内距离定义为Sw 。
为了让每个类（相当于每张图片）直接的特征值尽量少的有重叠，需要让类与类之间的距离大，而一个类内部之间的距离紧凑。
因此我们可以定义：（3）可以化简为：（4）因为Sw 要尽量小，而Sb 要尽量大，因此可以找到合适的W 让 J(w)尽可能大。
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术已成为信息安全、安防领域中的一项重要技术。
而PCA(Principal Component Analysis)和LDA(Linear Discriminant Analysis)是两种常见的人脸识别算法。
本文将对PCA和LDA算法进行简要介绍，并提出一种基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术。
PCA算法是通过对训练集图像进行主成分分析，得到训练集样本基础变换矩阵，使用该矩阵对待识别人脸图像进行变换，将其转化为低维空间中的向量，最后再进行分类识别。
PCA算法简单易懂，但是其容易受到噪声和光照变化等外部因素的影响，导致识别准确率不高。
LDA算法则是通过最大化同一类别内部的类内离散度并最小化不同类别之间的类间离散度，得到一个最好的分类平面，从而使得样本分类更加准确。
但是LDA算法面临的问题在于，当类别数目非常多时，其计算复杂度会大大增加，同时也容易发生过拟合现象。
针对PCA算法和LDA算法的局限性，本文提出了一种基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术。
该算法主要是在PCA算法和LDA算法基础上，通过引入核方法来进行特征提取和分类识别。
核方法是一种通过向高维空间的映射来处理低维空间中非线性问题的方法。
在本文中，我们选择使用径向基函数核(RBF Kernel)来进行特征提取。
这种核函数能够将样本从低维空间映射到高维空间，从而使得非线性问题也能够被线性分类。
具体而言，本文提出的改进算法具体步骤如下：1. 对于人脸图像的训练集，通过PCA算法对其进行主成分分析，并对每张图像进行降维处理，得到训练集样本基础变换矩阵。
2. 将训练集样本基础变换矩阵输入到LDA算法中，得到最佳分类平面参数。
3. 对于待识别的人脸图像，使用PCA算法将其转化为低维空间中的向量。
4. 将转化后的向量输入到径向基函数核中进行特征提取。
5. 基于提取后的特征，将人脸图像分类识别。
基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术
基于主成分分析（PCA）的⼈脸识别技术本科期间做的⼀个课程设计，觉得⽐较好玩，现将之记录下来，实验所⽤。
1、实验⽬的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在⼈脸识别与重建⽅⾯的应⽤；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作⽤；（4）学习使⽤MATLAB软件实现PCA算法，进⾏⼈脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应⽤流程。
2、实验简介（背景及理论分析）近年来，由于恐怖分⼦的破坏活动发⽣越发频繁，包括⼈脸识别在内的⽣物特征识别再度成为⼈们关注的热点，各国均纷纷增加了对该领域研究的投⼊。
同其他⽣物特征识别技术，如指纹识别、语⾳识别、虹膜识别、DNA识别等相⽐，⼈脸识别具有被动、友好、⽅便的特点。
该技术在公众场合监控、门禁系统、基于⽬击线索的⼈脸重构、嫌疑犯照⽚的识别匹配等领域均有⼴泛应⽤。
⼈脸识别技术是基于⼈的脸部特征，对输⼊的⼈脸图像或者视频流，⾸先判断其是否存在⼈脸。
如果存在⼈脸，则进⼀步的给出每个脸的位置、⼤⼩和各个主要⾯部器官的位置信息。
其次并依据这些信息，进⼀步提取每个⼈脸中所蕴涵的⾝份特征，并将其与已知的⼈脸进⾏对⽐，从⽽识别每个⼈脸的⾝份。
⼴义的⼈脸识别实际包括构建⼈脸识别系统的⼀系列相关技术，包括⼈脸图像采集、⼈脸定位、⼈脸识别预处理、⾝份确认以及⾝份查找等；⽽狭义的⼈脸识别特指通过⼈脸进⾏⾝份确认或者⾝份查找的技术或系统。
我们在处理有关数字图像处理⽅⾯的问题时，⽐如经常⽤到的图像查询问题：在⼀个⼏万或者⼏百万甚⾄更⼤的数据库中查询⼀幅相近的图像。
其中主成分分析（PCA）是⼀种⽤于数据降维的⽅法，其⽬标是将⾼维数据投影到较低维空间。
PCA形成了K-L变换的基础，主要⽤于数据的紧凑表⽰。
在数据挖掘的应⽤中，它主要应⽤于简化⼤维数的数据集合，减少特征空间维数，可以⽤较⼩的存储代价和计算复杂度获得较⾼的准确性。
PCA法降维分类原理如下图所⽰：如上图所⽰，其中五⾓星表⽰⼀类集合，⼩圆圈表⽰另⼀类集合。
基于PCA的人脸特征提取和识别
基于PCA的人脸特征提取和识别首先，让我们了解一下PCA的基本原理。
PCA的目标是通过线性变换将原始高维数据转化为低维的特征空间，同时保留尽可能多的原始信息。
具体来说，PCA寻找投影方向，使得数据在该方向上的方差最大。
这些方差最大的方向被称为主成分，而数据在这些方向上的投影称为主成分分量。
在人脸识别中，利用PCA进行特征提取和识别的主要步骤如下：1.数据预处理：首先，对输入的人脸图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化等，以增强图像的对比度和灰度分布。
2.数据采集：采集一组人脸图像作为训练样本。
这些图像应包含不同的表情、姿态和光照条件，以提高人脸识别系统的鲁棒性。
3.数据标准化：将采集到的人脸图像转化为向量表示。
这可以通过将图像像素按行展开成一个一维向量来实现。
4.特征提取：将标准化后的人脸向量输入到PCA模型中，利用PCA算法计算特征向量。
这些特征向量构成了人脸的特征空间。
5.降维：根据设定的降维维数，在特征向量中选择前n个主成分分量。
这些主成分分量可以看作是重要的人脸特征。
6.特征重构：通过将选择的主成分分量与原始数据相乘，可以将低维特征重构为高维特征。
7.人脸识别：将待识别的人脸图像转化为特征向量，并与已存储的特征向量进行比较。
常用的比较方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
识别的过程就是找到与待识别特征向量最相似的已知特征向量，即找到最小的距离或最大的相似度。
首先，PCA能够对人脸图像进行降维处理，减少数据的维度，从而提高了特征提取和识别的效率。
其次，PCA能够自动地从大量的原始特征中提取出关键的主成分，消除了冗余信息，突出了人脸图像的主要特征。
另外，基于PCA的人脸识别方法对光照、表情、姿态等因素具有一定的鲁棒性，能够在不同条件下准确地识别人脸。
然而，基于PCA的人脸特征提取和识别方法也存在一些不足之处：首先，PCA是一种线性变换方法，对于一些非线性的人脸变化，如表情、姿态变化，其特征提取和识别能力有限。
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术是一种通过计算机来识别和验证人脸的技术，已广泛应用于安全领域、人机交互等众多领域。
传统的人脸识别技术在处理高维数据时，存在计算复杂度高、特征提取效果差等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了基于PCA（Principal Component Analysis）和LDA（Linear Discriminant Analysis）的改进算法。
PCA是一种常见的降维算法，通过线性变换将高维数据投影到低维空间中，保留主要的特征信息。
在人脸识别中，PCA算法可以用于提取人脸图像的特征向量。
传统的PCA算法会忽略数据之间的类间信息，导致识别精度下降。
为了解决这个问题，研究者们引入了LDA算法作为PCA的改进。
LDA是一种有监督的降维算法，它通过最大化类间散度和最小化类内散度，找到最佳的投影方式。
在人脸识别中，LDA能够在保留类间信息的有效地降低维度，提高识别精度。
1. 数据预处理：将人脸图像转换为灰度图像，并进行尺寸归一化，去除光照和姿态差异。
2. 特征提取：利用PCA算法提取人脸图像的特征向量。
计算人脸图像的均值向量，并将每个图像向量减去均值向量，得到零均值图像向量。
然后，计算协方差矩阵，对其进行特征值分解，得到特征向量。
选取特征值较大的前K个特征向量作为特征脸。
3. LDA投影：对特征向量进行LDA投影，将其投影到低维空间中。
计算每个类别的均值向量和总体均值向量。
然后，计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。
对类间散度矩阵进行特征值分解，得到投影矩阵。
4. 训练和识别：利用训练集对投影矩阵进行训练，并计算训练样本的类别中心。
对于待识别的测试样本，将其投影到低维空间中，计算与各个类别中心的距离，并选取距离最小的类别作为识别结果。
通过对比实验，基于PCA和LDA的人脸识别算法相比传统的PCA算法，具有更好的识别精度和鲁棒性。
因为它利用LDA考虑了类别间的差异，能够更好地区分不同的人脸特征。
基于PCA人脸识别系统设计与实现
Ｑ，来对该随机 向量信号 做正交变换 Ｙ＝ Ｑ ｘ ．Ｐ Ｃ Ａ是对变换矩阵 Ｑ中的特征向量进行 主分量提取 的分析 方法［ ４ 】 ．Ｐ Ｃ Ａ的实现 方法 有两 种 ，一 种是 特征 值分解 ，另一 种是 奇异 值分解 ．特 征脸 （ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｆ ａ ｃ ｅ ）方法是从 Ｐ Ｃ Ａ导 出的一种人脸识别技术 Ｊ ，是将人脸的图像看作是一种随机向量 ，根据 Ｋ — Ｌ 变换原理计算得到其正交 Ｋ — Ｌ变换矩阵 Ｑ ．计算 出变换矩阵 Ｑ 的特征值和特征 向量，通过统计 分析 排序 ，取 出变 换矩 阵 Ｑ 中较 大 特征 值 所 对 应 的特 征 向量 作 为 特 征脸 基 底 ．利 用特 征 脸基 底 的线
Ｍ
ｍ ｘ
１
五
ｃ ｘ
（ 置 一ｍ ｘ ） （ 置 一ｍｘ ）
［
—ｍｘ ｍ
（ ３ ）
设ｅ 和Ａ 是 协方 差矩 阵 对 应 的特征 向量和 特征 值 ，其 中 Ａ ＞Ａ ：＞Ａ ３＞ … ＞Ａ ，
那么 ，Ｋ － Ｌ 变换核矩阵 是由 的特征 向量构成 ： ＝［ ｅ Ｉ ｅ ２ － ＂ ｅ ］，
基于 Ｐ Ｃ Ａ人 脸 识 别 系统 设 计 与 实 现
陈 金 西
（ 厦 门理工学 院电气工程 与 自动化学院，福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ２ ４ ） ［ 摘 要］ 基于 Ｐ Ｃ Ａ人脸识 剐算法设 计考勤 系统的核心部 分—— 人脸识剐 ，通过增加不同人 脸姿 态数 ，
改进人脸识 别算法，提 高 了人脸 识别率．用户可通过本 系统 来采集人脸 图像 ，定义不 同姿 态数 以获得 全姿
态数据库．使 用过 程 中若有不能识别情况 出现 ，可改 变或 增加 姿 态数 ，重新 学习训 练以得到正 确识别． 经
《基于小波变换与PCA的人脸识别方法的研究与实现》范文
《基于小波变换与PCA的人脸识别方法的研究与实现》篇一一、引言随着科技的发展，人脸识别技术在现代社会中得到了广泛的应用。
其精确度和效率的提升是当前研究的热点。
本文提出了一种基于小波变换与主成分分析（PCA）的人脸识别方法，通过小波变换对图像进行多尺度分析，再利用PCA进行特征提取和降维，以达到提高人脸识别准确性和效率的目的。
二、小波变换理论小波变换是一种信号处理技术，其基本思想是将信号分解成一系列小波函数的和。
在人脸识别中，小波变换可以对图像进行多尺度、多方向的分析，提取出图像中的关键特征信息。
三、PCA理论主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，其基本思想是将n维特征映射到k维上（k<n），以进行特征降维和提取。
PCA 通过计算数据集的协方差矩阵，找出数据集中方差最大的方向，即主成分方向，从而实现对数据的降维和特征提取。
四、基于小波变换与PCA的人脸识别方法本文提出的方法首先对人脸图像进行小波变换，将图像分解成多个尺度的小波系数。
然后，对每个尺度的小波系数进行PCA 分析，提取出主成分特征。
最后，利用这些特征进行人脸识别。
五、方法实现1. 数据预处理：对人脸图像进行归一化处理，以便进行后续的算法处理。
2. 小波变换：使用合适的小波基函数对图像进行多尺度、多方向的小波变换。
3. PCA分析：对每个尺度的小波系数进行PCA分析，提取出主成分特征。
4. 特征融合：将各个尺度的主成分特征进行融合，形成最终的特征向量。
5. 人脸识别：利用提取的特征向量进行人脸识别，可以采用最近邻分类器、支持向量机等方法。
六、实验与分析1. 实验数据集：采用ORL人脸数据库和Yale人脸数据库进行实验。
2. 实验结果：通过对比传统的人脸识别方法和本文提出的方法，发现本文的方法在准确性和效率上都有所提升。
具体来说，本文的方法在ORL人脸数据库上的识别率达到了98%，在Yale 人脸数据库上的识别率也达到了95%。
基于PCA算法的人脸识别
ｎｎ ｎ ｌｓ （ Ｐ Ａ） ｉ ｉｔｇａ ｄ ｉｔ ｅ ａａ ｌ Ｌ ｔｃ ｄ ｅ ｒｋ ｖ Ｍｏ ｅｓ Ｓ － ｅ ｔＡ ａｙｉ Ｐ Ｃ ｓ ｓ ｎｅｒｔ ｎｏ Ｓ ｐ ｒｂｅ ａｔ ｅ Ｈｉｄｎ Ｍａ ｏ ｄ ｌ（Ｌ ＨＭＭ ） ａｄ ｔｅ ｐｏ ｏｅ ｄ ｌｈｓ ｅ ｉ ，ｎ ｈ ｒｐ ｓｄ ｍｏ ｅ ａ
燕山大学 信 息工程学院 电子工程 系 ， 北 秦皇岛 ０ ６ ０ 河 ６０４
Ｄ ｐ ｒ ｎ ｆＥ ｅ ｔ ｎ ｃ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ， ｏｌ ｅ ｏ ｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ Ｙ ｎ ｈ ｎ Ｕ ｉｅ ｉ Ｑ ｎ ｕ ｎ ｄ ｏ Ｈ ｂ ｉ ６ ０ ４ Ｃ ｉａ ｅ ａ ｍｅ ｔｏ ｌ ｒ ｉ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｃ ｌ ｇ ｆＩ ｏｍａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ， ａ ｓ ａ ｎｖ ｒ ｔ ｉｈ ａ ｇ ａ ， ｅ ｅ ０ ６ ０ ， ｈｎ ｔ ｃｏ ｉ ｅ ｎ ｉ ｎ ｓ ｙ，
人脸 图像 自动 识别技术 是模式 识别研 究领域一个 较热 门 的研究 课题 ， 利用计算 机对人脸 图像进 行分析 ， 中提 取有效 从 的 识别信息 ， 用来 “ 别 ” 辨 身份 ， 在商 业和 法律上 有大 量应 用 。
当前 பைடு நூலகம் 多数人脸 识 别算法 是基 于无 监督统 计方 法的 ， 中主 其
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄＡ ｐ ｉ ｔ ｎ 计算机工程 与应用 ｏ ｐ ￣ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ Ｅ ｎ ｃ ｏ
２ １ ，７ １ ） ０ ４ （８ １
２１ ０
基 于 Ｐ Ａ算 法 的人 脸 识 别 Ｃ
焦 斌亮 ， 陈 爽
ＪＡ Ｏ Ｂｉ ｌａ Ｉ ｎ ｉｎｇ， ＣＨＥＮ Ｓｈ ａ ｕ ｎｇ
Ｊ ＡＯ ｉｌ ｎ ， Ｉ Ｂ ｎｉ ｇ ＣＨＥ Ｓ ｕ ｎ ． ｃ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｂ ｓｄ ｏ ＣＡ． ｍｐ ｔｒ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｐ ｉ ｔ ｎ ， ０ １ ４ （ ８） ２ １２ ３ ａ Ｎ ｈ ａ ｇＦａ ｅ ｒｃ ｇ ｉｏ ａｅ ｎ Ｐ ｉ Ｃｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｏ ｓ ２ １ ， ７ １ ：０ －０ ． ｃｉ
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究PCA和LDA是常用的人脸识别算法，在基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究中，研究者们采用了各种方法来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
PCA算法是一种线性降维算法，其基本思想是通过降维来减少数据的冗余信息，从而提取最关键的特征。
基于PCA的人脸识别技术主要是通过对人脸图像进行降维处理，提取关键的特征信息，然后通过分类器进行分类。
但是PCA在人脸识别中存在的问题是，PCA只能提取数据中的主要变化方向信息，而忽略了不同类别之间的差异。
LDA是一种线性判别分析算法，其主要思想是在特征向量的基础上寻找一个最优的线性变换，使得同一类别内的样本距离尽量近，不同类别之间的距离尽量远。
基于LDA的人脸识别技术通过寻找不同类别之间的线性变换，保留了不同类别之间的区别性信息。
但是LDA在处理高斯混合模型的情况下表现不好，对数据的噪声敏感，需要对数据进行预处理，并且难以处理非线性问题。
针对PCA和LDA算法的缺陷，在基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究中，研究者们提出了各种改进算法，如ICA-LDA算法、KPCA-LDA算法、SVM-LDA算法等。
这些改进算法主要是通过将不同的算法进行组合，充分利用不同算法之间的优势，从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
例如，ICA-LDA算法采用独立成分分析算法（ICA）和线性判别分析算法（LDA）进行人脸识别。
该算法将ICA算法作为预处理器，通过ICA算法将数据进行降噪和特征抽取。
然后再将ICA得到的特征向量输入到LDA分类器中，LDA分类器主要是用来构建分类器。
该算法相比于仅仅使用LDA算法，能够提高算法的分类精度和鲁棒性。
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究【摘要】本文通过对基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术进行研究，探讨了PCA和LDA在人脸识别中的应用。
文章首先介绍了研究背景、目的和意义，然后分析了PCA和LDA在人脸识别中的具体应用。
接着提出了基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术，并设计了相应的实验并进行了结果分析。
所得结果表明该技术在人脸识别中具有明显的优势，但也存在一定的局限性。
结论部分对基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术进行总结，并展望了未来的研究方向，同时指出了研究的局限性和不足之处。
通过本文的研究，为人脸识别技术的发展提供了重要的参考和启示。
【关键词】关键词：PCA、LDA、人脸识别技术、改进算法、实验设计、结果分析、技术优势、局限性、总结、未来展望、局限性、不足之处。
1. 引言1.1 研究背景人脸识别技术是一种生物特征识别技术，在安全监控、人脸支付等领域有着广泛的应用。
随着人工智能技术的发展，人脸识别技术也得到了快速的发展和应用。
在传统的人脸识别技术中，PCA（Principal Component Analysis）和LDA（Linear Discriminant Analysis）是两种常用的降维算法，它们可以提取人脸图像中的重要特征，从而实现对人脸的准确识别。
传统的PCA和LDA算法在人脸识别任务中存在一定的局限性，例如在处理大规模的人脸数据库时，计算复杂度较高，容易出现维数灾难等问题。
为了克服这些问题，研究者们提出了基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术。
这些改进算法通过结合多种特征提取方法、优化算法和模型融合等手段，提高了人脸识别的准确性和效率。
本研究旨在探讨基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术，借助这些算法来提高人脸识别的性能和实用性，为人脸识别技术的发展和应用提供新的思路和方法。
通过对现有研究成果进行总结和分析，可以为人脸识别领域的研究和实践提供有益的启示和参考。
基于PCA的神经网络在人脸识别中的应用
基于PCA的神经网络在人脸识别中的应用摘要：特征提取部分是要从人脸图像中提取可以区分不同类别人脸的特征信息（有效识别信息）。
将图像预处理、二维pca特征提取和神经网络分类器结合提出了一种改进的图像识别方法，和其他方法进行了比较，在matlab环境中的仿真结果表明，该算法降低了系统的运算复杂度，提高了人脸识别率。
关键词：人脸识别 pca 2dpca 神经网络中图分类号：tp391.4 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2012）10（b）-0235-01人脸识别是神经网络应用的一个重要研究方向。
神经网络的学习需要大量的样本，图像维数通常很高。
理论上神经网络可以直接进行识别，但实际操作时，其时间的消耗是无法接受的，也降低了该项技术的实用性。
二维pca是近年来提出的一种有效特征提取方法，已经在人脸识别中获得了成功的应用。
二维pca在保留主要识别信息的前提下，实现了人脸特征的提取和图像的降维。
和传统特征提取方法相比，二维pca在图像特征提取上更加简单和直观，特征提取速度也得到提高。
1 人脸识别流程本文的实验是在英国剑桥大学提供的orl人脸库上进行的，库中共有400幅人脸图像，包括40个人，每人10幅，分辨率为92112。
orl图库比较规范，大多数图像的光照方向和强度都差不多。
但有少许表情，姿态，伸缩的变化，尺度差异在10%左右。
实验环境为matlab7.0。
采用小波工具箱和神经网络工具箱对人脸识别进行了仿真实验。
2 人脸特征提取特征提取是人脸识别的重要组成部分。
特征提取的内容包括两方面。
首先是特征选择，从原始特征向量中确定能充分完整且稳定的表示人脸信息的低维非零特征向量。
然后是特征提取。
对获得的低维特征向量进行最优变换，获取最能反映模式分类本质的特征向量。
目前可以用于人脸识别的特征主要有以下几种。
（1）几何特征。
如人脸的五官尺寸和相对位置。
这些特征的维数较低。
但光照等外界条件对其影响较大，例如：拍摄角度造成的人脸尺寸差异。
基于主成分分析的人脸识别系统
基于主成分分析的人脸识别系统人脸识别技术是当今人工智能领域的一个热门话题，广泛应用于安防、金融、医疗等行业。
其中，基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统是一种常见的方法。
本文将对该系统的原理、优势和应用进行探讨。
一、主成分分析的原理主成分分析是一种常见的降维算法，通过对高维数据进行线性变换，得到一组新的变量，使得这些变量之间互相独立且对原始数据的贡献最大。
在人脸识别系统中，我们可以将每张脸的像素点看作一个高维向量，而主成分分析则将这些向量映射到一个低维空间中，每个人的脸在这个空间中对应一个唯一的向量表示。
通过计算待识别脸与已知人脸的欧氏距离，即可判断其属于哪个人。
二、主成分分析的优势相比于其他人脸识别算法，主成分分析具有以下优势：1、去除冗余信息：由于每一张人脸图片都有很多像素点，大量冗余信息会影响识别效果，而主成分分析可以通过线性变换去除这些冗余信息，提取出人脸的关键特征。
2、适用性强：主成分分析不仅适用于人脸识别，还可以应用于其他领域的数据处理，如信号处理、语音识别等。
3、计算复杂度低：主成分分析的计算量较小，适用于大规模数据的处理。
三、主成分分析在人脸识别中的应用基于主成分分析的人脸识别系统已经广泛应用于多个领域，如下：1、安防领域：人脸识别技术被广泛应用于安防领域，如机场、火车站、银行等场所，通过对比图像数据库，及时发现和拦截可疑人员。
2、金融领域：金融机构也可以利用人脸识别技术来验证客户身份，防止非法操作和欺诈行为发生。
3、社交领域：在一些社交平台上，人脸识别技术可以帮助用户快速识别朋友和熟人，提高沟通效率。
四、主成分分析的未来发展方向随着人工智能技术的不断发展，基于主成分分析的人脸识别系统也在不断升级。
未来，我们可以期待以下方面的发展：1、融合深度学习技术：深度学习技术可以更好地提取特征，结合主成分分析技术，可以提升识别精度和速度。
2、多模态融合：将人脸识别与语音识别、指纹识别等技术相结合，可以提高识别准确率和鲁棒性。
基于PCA和SVM算法的人脸识别
式 （ ） 明 Ｚ 为 矩 阵 Ｓ一 （ Ｔ 的 特 征 ８说 Ｚ Ｚ）
值。
特征 向量 。则 与 满 足
ＳＷ ａ ＝ ｗ ｉ ｌ ２， ， — ， … ｋ
利用上 面 的结论 ， 以通 过计 算 小矩 阵 的特 征 可 值 和 特征 向量 ， 接 得 到 矩 阵 的特 征 值 和特 征 向 间 量， 由于矩 阵 的维 数 远 远 小 于 矩 阵 的维 数 ， 以利 所
中 图分 类 号 ＴＰ ９ ． ｔ ３ １ ４
Ｆａ ｅ Ｒ ｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｂａ ｎ ＰＣＡ ｎ ｇ ｒ ｔ ｃ ｃ ｇ ｔｏ ｄ ｏ ｓ ｅ ａ ｄ ＳＶＭ Ａｌ ｏ ｉｈｍ
Ｌｉ ｅ ｈ ｎ ｕ Ｘｕ ｓ ｅ ｇ
（ ｃ ｏ ｌｏ ｔ ｍａ ｉ ｎ Ｓ ｈ ｏ ｆＡｕ ｏ ｔ ，Ｗ ｕ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｗ ｕ ａ ４ ０ ７ ） ｙ ｈｎ ３ ００
得：
一
一
则 很容 易发 现矩 阵 的维 数 是 × 。一 般情 况 下 由 于样本 数 目远远小 于 样 本 维数 ｄ， 的尺 寸也 远 Ｒ
远小于 ｓ 计算 尺的特征值会 比较方便。借助线性 ，
（） １
ｉ １ ＝
代 数 的理论 ， 以证 明 Ｓ和 Ｒ 有 着 相 同 的 非 零 特 可 征 值 ， 以通 过计 算 Ｒ 的特 征值 可 以 直 接 得 到 ５ 所
解特 征值 问 题 ， 求 得 用 于 将 样 本 进 行 投 影 的 向 来
量。
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基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来研究的热点，主要是基于计算机视觉和模式识别的理论和方法，利用计算机对图像进行处理和分析，实现对人脸的识别。
人脸识别技术具有广泛的应用领域，例如安防、身份认证、智能交通、金融等。
在实际应用中，人脸识别技术的性能和稳定性直接关系到其实用价值。
因此，研究改进算法以提高人脸识别技术的性能和稳定性是很有必要的。
本文基于PCA和LDA两种常用算法，探究其在人脸识别中的应用，提出改进算法，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
一、PCA与LDA算法PCA（Principal Component Analysis）是一种基于线性代数的实用算法。
它是一种经典的降维算法，主要通过线性变换将高维数据映射成低维空间，保持数据的主要特征。
PCA算法的核心是奇异值分解（SVD），通过分解数据的协方差矩阵，得到数据的主成分矩阵，进而实现数据降维。
PCA常用于图像处理中，主要用于特征提取和数据压缩。
LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种基于监督学习的线性分类算法。
它主要通过寻找最佳的投影方向，将数据映射到低维空间，使得不同类别的数据更加分开。
LDA算法常用于进行维度约减和分类任务。
相较于PCA算法，LDA算法更加注重数据分类能力，能够更好地区分不同样本类别的特征。
2.1 多核PCA算法PCA算法可以通过改变协方差矩阵的方式来改变特征向量，从而实现更好的降维效果。
多核PCA算法是一种基于核变换的PCA算法，它利用核函数将原始数据映射到高维空间，然后在高维空间中进行PCA分析。
多核PCA算法相较于传统线性PCA算法，具有更好的非线性特征提取能力，可以更好地分离样本特征。
在人脸识别中，多核PCA算法可以利用核函数提取非线性特征，实现更好的人脸识别效果。
2.2 基于LDA的子空间划分方法传统的LDA算法能够将数据映射到低维空间，并实现数据的分类，但是对于大规模数据集来说，其计算量和存储空间很大。
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术是一种应用广泛的生物特征识别技术，它在许多领域都有着重要的应用价值。
例如，在安防领域中，人脸识别技术可以用于实现人员身份验证、入侵检测等功能；在金融领域中，人脸识别技术可以用于实现用户身份验证、银行卡消费等功能。
因此，在当今社会中，提高人脸识别技术的准确性和性能成为了一个热门话题。
基于PCA和LDA的人脸识别技术是目前应用较广的一种技术。
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的线性降维技术，它可以从高维空间中提取出对分类数据有最大贡献的主成分，将高维的数据转换为低维的数据。
LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种具有分类能力的降维技术，通过将数据投影到一条直线上，使得同一类别的数据尽可能接近，不同类别的数据尽可能远离，来实现分类的效果。
针对PCA和LDA在人脸识别中的应用，本文提出了一种基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术。
该算法和传统的PCA-LDA算法相比，在高维数据的降维过程中，将样本空间的结构信息加入到了模型中，通过对样本空间的探索，提高了算法的准确性和鲁棒性。
具体来说，我们在传统的PCA-LDA算法中加入了两个步骤：首先，对数据进行非线性映射，使得样本空间中的非线性结构得以保留。
然后，在映射后的空间中，利用PCA和LDA降维算法，提取主成分和LDA特征向量。
对于这种改进算法，我们在FERET数据集进行了实验。
实验结果表明，与传统的PCA-LDA算法相比，该算法可以更好地识别出同一人的多张图片，从而实现了更高的识别准确率。
同时，该算法还具有很好的鲁棒性，对于噪声、光照变化等干扰因素具有一定的抵抗能力。
总的来说，基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术在准确性和性能方面表现出了明显的优势。
随着计算机技术的不断提高和发展，该算法有望成为未来人脸识别领域中的一种重要技术手段。
PCA_基于PCA算法的人脸识别
PCA_基于PCA算法的人脸识别人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行自动识别的方法。
它是生物识别技术中的一种重要应用，可以用于安全门禁、刷脸支付等领域。
人脸识别涉及到两个关键问题：特征提取和分类器设计。
而基于PCA算法的人脸识别就是其中一种典型的特征提取方法。
PCA算法的基本思想是将高维空间中的数据通过线性映射转换成低维空间中的数据，保留最重要的特征信息。
在人脸识别中，首先需要构建一个人脸图像的训练集，其中包括多个不同人的人脸图像。
然后，需要对这些图像进行预处理，如灰度化、人脸对齐等。
接下来，将这些预处理后的图像按照一定的规则排列成一个矩阵，每一列代表一个人脸图像的像素向量。
接着，将这个矩阵进行PCA降维处理。
将该矩阵进行奇异值分解，得到特征矩阵和特征向量。
这些特征向量即为人脸的主成分，代表了图像中最重要的特征信息。
最后，可以利用这些特征向量来训练分类器，进行人脸识别。
在实际应用中，基于PCA算法的人脸识别还需要解决一些问题。
首先是数据预处理的问题，包括图像的归一化、灰度化和人脸对齐等。
这些预处理操作可以提高算法的准确性和鲁棒性。
其次是参数的选择问题，如降维后的维数、分类器的选择等。
这些参数的选择需要根据具体的应用场景进行调整。
最后是识别效果的评估问题，需要使用一些评价指标对算法的性能进行评估，如准确率、召回率等。
基于PCA算法的人脸识别有着广泛的应用前景。
它具有计算简单、识别效果好的特点。
但是在实际应用中，还存在一些问题需要解决。
一方面，PCA算法对输入的人脸图像具有一定的要求，要求图像具有一定的清晰度和人脸的完整性。
另一方面，PCA算法在人脸表情、光照、姿态等方面的变化较为敏感，容易导致识别错误。
因此，如何提高算法的鲁棒性、减少误识率是目前研究的重点和难点。
综上所述，PCA算法是一种常见的人脸识别方法，具有广泛的应用前景。
它通过提取人脸图像中最重要的特征信息，实现对人脸图像的识别。
在实际应用中，还需要解决数据预处理、参数选择和识别效果评估等问题。
基于PCA算法人脸识别的matlab实现_罗鑫
信息产业基于PCA 算法人脸识别的matlab 实现罗鑫1赵永进1柳长春2邵越鹏1（1、河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡4530072、清华大学机械工程系，北京100000）摘要：本文介绍了人脸识别中常用的PCA 算法，并在matlab 环境下分别实现了基于PCA 的人脸识别，融合了小波变换，PCA ，奇异值分解等方法简化特征提取和识别过程，采用了ORL 人脸数据库作为实验库，验证了该方法可以有效地进行识别,对实际应用有一定参考价值。
关键词：人脸识别;PCA;奇异值分解图1图像识别原理图图2图像识别过程各环节数据维数的变化本项目由河南师范大学（国家）大学生创新性实验计划资助项目编号：2010143作者简介：罗鑫（1990,8-），女，汉，河南省范县，本科，研究方向：模式识别与图像处理。
计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象，进而从中提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术。
［１］人脸识别特征主要分为两类：（１）直观几何特征，人脸的几何特征是研究人脸的各部件形状、大小以及部件之间的相对关系等。
人脸的部件包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴、下巴以及面颊和轮廓线等。
（２）数学特征，任何图像都可以近似的用特征图的线性组合来表示，用图像在特征空间中的坐标向量作为图像的特征描述。
［２］特征脸（Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ）方法是一种数学特征方法，是近些年人脸识别中广为流行的一种算法，也是本文所要论述的重点。
1问题模型综述图像识别，很容易想到的一种方法是将待识别的图像与数据库中的图像点点匹配，计算相关系数从而达到识别的目的，但这种方法在人脸识别中从未用到乃至提及过，因为这种方法有一个致命的弱点：数据量太大，导致存储和运算相当复杂。
实用的图像识别原理如图１所示：［３］学习过程就是通过特征选择，建立特征空间，并将训练图像在特征空间中做投影，以该坐标向量作为图像的表达，进而进行分类和识别。
可用图２来说明可见，从图像（矩阵，往往很大且不稀疏）到类型空间，实质上是数据降维的的过程，本文也将围绕数据降维的方法展开。
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别技术是一种通过计算机分析人脸图像的方法，来识别和验证特定人物身份。
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，人脸识别技术已经成为了一种被广泛应用于各个领域的重要技术。
在人脸识别技术中，基于PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）和LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）的改进算法已经成为了当前的主流技术，能够在一定程度上提高人脸识别的准确性和稳定性。
一、 PCA和LDA的基本原理PCA是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将原始数据映射到一个新的空间中，使得变换后的数据具有最大的方差。
在人脸识别中，通过对人脸图像进行PCA处理，可以得到一组主成分，这些主成分可以反映出人脸图像的最重要的特征。
通过对人脸图像进行降维处理，可以减少数据的维度，提高计算效率，同时可以有效地去除一些无关特征，减小数据的噪音。
LDA是一种用于特征提取的技术，它是一种监督学习的方法，通过最大化类内距离和最小化类间距离的方式对数据进行线性映射。
在人脸识别中，通过对人脸图像进行LDA处理，可以得到一组线性判别特征，这些特征可以最大程度地区分不同的人脸图像。
通过LDA处理，可以提取出最具有判别能力的特征，提高人脸识别的准确性和稳定性。
在传统的PCA和LDA方法中，存在一些局限性，比如对噪音敏感、对数据分布要求较高等问题。
为了克服这些问题，研究者们提出了一系列基于PCA和LDA的改进算法，通过引入一些新的思想和方法，提高了人脸识别技术的性能和稳定性。
1. 核化PCA（Kernel PCA）传统的PCA方法是采用线性变换的方式进行降维处理，但是在实际应用中，人脸图像的特征通常是非线性分布的。
为了解决这个问题，研究者们引入了核函数的思想，将非线性特征映射到一个高维的空间中，然后在该空间中进行线性变换。
核化PCA方法通过引入核函数，可以更好地处理非线性特征，提高了人脸识别的准确性和稳定性。
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HUNAN UNIVERSITY
毕业设计(论文)
设计论文题目基于PCA的人脸
识别系统
学生姓名李涛
学生学号20080810410
专业班级08级计科四班
学院名称信息科学与工程学院
指导老师潘华伟
学院院长章兢
20012 年 5 月18 日
摘要
随着计算机视觉技术的发展，以及社会的各个领域的需要，根据人固有的生物特征对人进行身份验证的课题吸引了一批研究人员，比较常见的有语音识别，指纹识别，人脸识别等技术。
其中人脸识别因为识别率高、主动性强、使用方便等因素，在身份验证的各类方法中有独特的优势及相关的应用，成为了人体特征识别中的比较热门的研究课题。
本文首先阐述了人脸识别研究的历史，现状以及发展趋势，并说明了人脸识别的优势和难点。
然后详细地说明人脸识别的两个部分：人脸检测和人脸识别。
在人脸检测部分，本文主要介绍了基于haar分类器的检测方法，并详细说明了haar分类器的训练过程，讲述了分类器检测人脸的原理。
在人脸识别部分，首先获取人的个人信息的，对人脸图像的采集并进行灰度化、归一化等预处理，然后采用PCA（主成分分析法）对采集到的图像进行特征提取，并存储相关的特征信息，最后对待识别的图像进行特征提取和分析，与训练的人脸图像数据计算欧式距离，最终识别出人的身份。
在本文的最后，对实现的系统各项功能进行实验，对影响识别率的维数、采集图像数因素进行实验分析，并提出了主成分分析法人脸识别的优点和缺点。
最后总结毕业设计中的不足，自己的心得体会，并对未来学习进行展望。
关键词：人脸检测，haar分类器，PCA，人脸识别
Abstract
With the development of computer vision technology, and social needs in many areas, the subject of authentication according to the inherent biological characteristics attracted a group of researchers ，Voice recognition, fingerprint recognition, face recognition technology are common。
Face recognition with the recognition rate, motivated, easy to use and other factors，has unique advantages in all kinds of authentication methods and related applications，has become a popular research topic in the human feature recognition。
This paper first describes the history, current situation and development trend of face recognition research, and describes the advantages and difficulties of face recognition。
And then detail the recognition of two parts: face detection and face recognition。
In the face detection part, the paper mainly describes the detection method based on haar classifier, and details of haar classifier training process, about the principle of the classification of the detected face。
In face recognition part, it first obtains personal information the acquisition of face images and graying, owned by a pretreatment。
And then using PCA (Principal Component Analysis) collected image feature extraction, and storage characteristics of information，int the last ，identifiable image feature extraction and analysis, and training of the face image data to calculate the Euclidean distance, and ultimately identify the identity of the person。
In the last experiment, the dimension of the recognition rate, number of images collected factors experimental analysis, and the advantages and disadvantages of the principal component analysis for face recognition system implemented various functions. The final summary of graduate design deficiencies, and their own feelings and experiences and future learning prospects。
Keywords: face detection, Haar classifier, PCA, face recognition
目录
第一章绪论 (2)
1.1研究背景及意义 (2)
1.2 人脸识别的优势 (3)
1.3人脸识别技术的发展历史和现状 (3)
1.4论文章节安排 (4)
第二章人脸检测 (5)
2.1训练分类器 (5)
2.2样本的训练 (6)
第三章人脸识别 (10)
3.1 主成分分析法的基本思想 (11)
3.2主成分分析法数学原理 (11)
3.3主成分分析法在人脸识别中的应用 (12)
3.4 PCA人脸识别优缺点分析 (13)
3.5本章小结 (14)
第四章人脸识别系统的实现及实验结果分析 (15)
4.1开发环境和工具 (15)
4.2人脸识别系统的模块 (15)
4.3系统功能介绍 (16)
4.3.1主菜单界面 (16)
4.3.2录入信息界面 (16)
4.3.3训练图像 (17)
4.3.4人脸识别功能说明 (17)
4.4.1四个类 (18)
4.4.2获取摄像头信息及拍照功能 (19)
4.4.3人脸检测功能 (19)
4.4.4保存图像和训练图像 (20)
4.4.5数据库操作 (20)
4.4.6识别过程 (21)
4.5实验结果 (22)
4.6系统存在的问题 (23)
4.7本章小结 (24)
第五章全文总结及展望 (25)
5.1全文总结 (25)
5.2对未来的展望 (26)
致谢 (27)
第一章绪论
1.1研究背景及意义
身份识别是保证国家公共安全和信息安全的重要基础。
在国防安全、公安系统、司法系统、电子商务、电子政务、安全检查、安保监控等各个应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定的手段。
目前，最常见的个人身份鉴别还主要依靠各类证或者卡，如工作证、身份证、校园卡、银行卡和密码口令等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而容易损坏、密码易被遗忘和被破解等诸多的问题。
根据相关统计数据表明，在全球每年发生的诈骗案中，涉及信用卡密码被盗导致的经济损失高达上亿美元，利用移动电话导致信息被窃取所损失的财产也近亿美元，在取款机上损失的也有上亿美元。
如果能改善这些身份验证系统，就可以大大地降低假冒，欺诈等犯罪现象，对社会和个人都大大有益。
然而，目前广泛使用的依靠各类证件、口令等传统方法来确认个人身份的方法面临着严峻的挑战，已经越来越不能满足现代信息科技的发展和社会进步的需要。
人体特征识别是利用计算机技术，将人体所固有且特有的生理特征和行为特点进行采集和处理，进而实现个人身份识别的综合技术。
人体特征识别技术直接采用人体的生理特征进行识别，与传统依靠证卡或者口令的身份验证模式相比，更加主动、更加方便、更加可靠等优点，能够较大程度地减少盗窃或伪造的可能性。
在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、海关身份验证、司机驾照验证等都有典型的应用；在民事和经济领域，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值。
人体特征识别的相关技术的研究也成为模式识别研究领域的热点课题。
1.2 人脸识别的优势
目前，常见的生物特征识别主要有：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声音识别和DNA识别等等。
根据相关研究人员的总结，对各种识别方法进行了全方面的对比，得到以下对比结果：
生物特征普遍性独特性持久性收集性性能接受性欺骗性DNA H H H L H L L。