Într-o sarcina, cum ar fi recunoașterea feței, o mare parte din informatiile importante pot fi conținute în relațiile de ordin superior în rândul imagine pixelii. Un număr de față algoritmi de recunoaștere angaja analiza componentelor principale (PCA), care se bazează pe statisticile doilea ordin de setul de imagini, și nu se referă de ordin superior dependențe statistice, cum ar fi relațiile dintre trei sau mai multe pixeli. Analiza componentelor independente (ICA) este o generalizare a APC care separă momentele de mare Ordonanța de intrare în plus față de momentele de ordinul al doilea. ICA a fost realizată pe un set de imagini feței de un algoritm de învățare nesupravegheat derivat din principiul de un transfer optim de informații prin intermediul neuronilor sigmoidale. Algoritmul maximizează informația reciprocă între intrare și ieșire, care produce ieșiri independente statistic în anumite condiții. . Reprezentarea ICA a fost superioara la reprezentări bazate pe analiza componentelor principale pentru recunoașterea fețelor din întreaga sesiuni și schimbări în expresie
Cerințe :
Matlab
Comentariile nu a fost găsit