ICA Face Recognition

Opis

Pri nalogi, kot je prepoznavanje obrazov, je lahko veliko pomembnih informacij vsebovanih v razmerjih visokega reda med slikovnimi pikami. Številni algoritmi za prepoznavanje obrazov uporabljajo analizo glavnih komponent (PCA), ki temelji na statističnih podatkih drugega reda nabora slik in ne obravnava statističnih odvisnosti visokega reda, kot so razmerja med tremi ali več slikovnimi pikami. Analiza neodvisnih komponent (ICA) je posplošitev PCA, ki ločuje trenutke višjega reda vhoda poleg trenutkov drugega reda. ICA je bila izvedena na nizu slik obraza z nenadzorovanim učnim algoritmom, ki izhaja iz načela optimalnega prenosa informacij skozi sigmoidne nevrone. Algoritem poveča medsebojne informacije med vhodom in izhodom, kar pod določenimi pogoji proizvede statistično neodvisne izhode. Predstavitev ICA je bila boljša od predstavitev, ki temeljijo na analizi glavnih komponent za prepoznavanje obrazov med sejami in sprememb v izrazu.