ICA Face Recognition

Опис

Во задача како што е препознавање лице, голем дел од важните информации може да бидат содржани во односите со висок ред меѓу пикселите на сликата. Голем број на алгоритми за препознавање лица користат анализа на главна компонента (PCA), која се заснова на статистиката од втор ред на сетот на слики и не се однесува на статистички зависности од висок ред, како што се односите помеѓу три или повеќе пиксели. Анализата на независна компонента (ICA) е генерализација на PCA која ги одделува моментите од висок ред на влезот покрај моментите од втор ред. ICA беше изведена на збир на слики од лица со помош на алгоритам за учење без надзор, изведен од принципот на оптимален пренос на информации преку сигмоидни неврони. Алгоритмот ги максимизира меѓусебните информации помеѓу влезот и излезот, што произведува статистички независни излези под одредени услови. Претставувањето на ICA беше супериорно во однос на претставите засновани на анализа на главните компоненти за препознавање лица низ сесиите и промени во изразот.