ICA Face Recognition

Описание

В задача като разпознаване на лица голяма част от важната информация може да се съдържа във връзките от висок ред между пикселите на изображението. Редица алгоритми за разпознаване на лица използват анализ на главните компоненти (PCA), който се основава на статистиката от втори ред на набора от изображения и не адресира статистически зависимости от висок порядък, като например връзките между три или повече пиксела. Анализът на независимите компоненти (ICA) е обобщение на PCA, което разделя моментите от висок ред на входа в допълнение към моментите от втори ред. ICA беше извършена върху набор от изображения на лица чрез неконтролиран алгоритъм за обучение, получен от принципа на оптимален трансфер на информация през сигмоидални неврони. Алгоритъмът максимизира взаимната информация между входа и изхода, което произвежда статистически независими изходи при определени условия. Представянето на ICA беше по-добро от представянията, базирани на анализ на основните компоненти за разпознаване на лица в сесии и промени в изражението.