ICA Face Recognition

Опис

У такому завданні, як розпізнавання обличчя, значна частина важливої ​​інформації може міститися у зв’язках високого порядку між пікселями зображення. У ряді алгоритмів розпізнавання обличчя використовується аналіз головних компонентів (PCA), який базується на статистиці другого порядку набору зображень і не розглядає статистичні залежності високого порядку, такі як зв’язки між трьома або більше пікселями. Аналіз незалежних компонентів (ICA) є узагальненням PCA, який відокремлює моменти вищого порядку вхідних даних на додаток до моментів другого порядку. ICA була виконана на наборі зображень обличчя за допомогою алгоритму неконтрольованого навчання, який випливає з принципу оптимальної передачі інформації через сигмоподібні нейрони. Алгоритм максимізує взаємну інформацію між входом і виходом, що дає статистично незалежні результати за певних умов. Представлення ICA було кращим, ніж представлення, засновані на аналізі головних компонентів для розпізнавання облич під час сеансів і змін у виразі обличчя.