ICA Face Recognition

Апісанне

У такой задачы, як распазнаванне твараў, вялікая частка важнай інфармацыі можа ўтрымлівацца ў стасунках высокага парадку паміж пікселямі выявы. У шэрагу алгарытмаў распазнавання твараў выкарыстоўваецца аналіз галоўных кампанентаў (PCA), які заснаваны на статыстыцы другога парадку набору відарысаў і не разглядае статыстычныя залежнасці высокага парадку, такія як адносіны паміж трыма і больш пікселямі. Аналіз незалежных кампанентаў (ICA) - гэта абагульненне PCA, якое аддзяляе моманты высокага парадку ўваходных дадзеных у дадатак да момантаў другога парадку. ICA была выканана на наборы малюнкаў твару з дапамогай алгарытму некантралюемага навучання, заснаванага на прынцыпе аптымальнай перадачы інфармацыі праз сігмападобныя нейроны. Алгарытм максімальна павялічвае ўзаемную інфармацыю паміж уваходам і выхадам, што дае статыстычна незалежныя вынікі пры пэўных умовах. Рэпрэзентацыя ICA была лепшай, чым рэпрэзентацыі, заснаваныя на аналізе галоўных кампанентаў для распазнавання твараў падчас сеансаў і змяненняў у выразах.