ICA Face Recognition

In un compito così come il riconoscimento del volto, gran parte delle informazioni importanti possono essere contenute nei rapporti di ordine superiore tra i pixel dell'immagine. Un certo numero di algoritmi di riconoscimento facciale impiegare analisi delle componenti principali (PCA), che si basa sulle statistiche del secondo ordine del set di immagini, e non affronta alto ordine dipendenze statistici quali le relazioni tra tre o più pixel. Indipendente analisi delle componenti (ICA) è una generalizzazione della PCA che separa i momenti di ordine superiore dell'ingresso in aggiunta ai momenti del secondo ordine. ICA è stata eseguita su un insieme di immagini facciali da un algoritmo di apprendimento non supervisionato derivato dal principio della ottimale scambio d'informazioni attraverso neuroni sigmoidali. L'algoritmo massimizza l'informazione reciproca tra l'ingresso e l'uscita, che produce uscite statisticamente indipendenti in determinate condizioni. . Rappresentazione ICA era superiore a rappresentazioni basate su analisi delle componenti principali per il riconoscimento dei volti attraverso sessioni e cambiamenti nell'espressione

Requisiti :

Matlab