ICA Face Recognition

Kirjeldus

Sellise ülesande puhul nagu näotuvastus võib suur osa olulisest teabest sisalduda pildipikslite kõrgetasemelistes suhetes. Paljud näotuvastusalgoritmid kasutavad põhikomponentanalüüsi (PCA), mis põhineb pildikomplekti teist järku statistikal ja ei käsitle kõrgetasemelisi statistilisi sõltuvusi, nagu seosed kolme või enama piksli vahel. Sõltumatu komponentanalüüs (ICA) on PCA üldistus, mis eraldab lisaks teist järku momentidele ka sisendi kõrgemat järku momente. ICA viidi läbi näopiltide komplektiga järelevalveta õppealgoritmi abil, mis tuletati optimaalse teabeedastuse põhimõttest sigmoidsete neuronite kaudu. Algoritm maksimeerib vastastikust teavet sisendi ja väljundi vahel, mis annab teatud tingimustel statistiliselt sõltumatud väljundid. ICA esitus oli parem kui esindused, mis põhinesid põhikomponentide analüüsil, et tuvastada nägusid seansside lõikes ja väljenduse muutusi.