ICA Face Recognition

Sự miêu tả

Trong một tác vụ như nhận dạng khuôn mặt, nhiều thông tin quan trọng có thể được chứa trong các mối quan hệ bậc cao giữa các pixel hình ảnh. Một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt sử dụng phân tích thành phần chính (PCA), dựa trên thống kê bậc hai của tập hợp hình ảnh và không giải quyết các phụ thuộc thống kê bậc cao như mối quan hệ giữa ba hoặc nhiều pixel. Phân tích thành phần độc lập (ICA) là một tổng quát của PCA trong đó tách các mômen bậc cao của đầu vào ngoài các mômen bậc hai. ICA được thực hiện trên một tập hợp các hình ảnh khuôn mặt bằng một thuật toán học tập không giám sát bắt nguồn từ nguyên tắc truyền thông tin tối ưu thông qua các tế bào thần kinh sigmoidal. Thuật toán tối đa hóa thông tin lẫn nhau giữa đầu vào và đầu ra, tạo ra các đầu ra độc lập về mặt thống kê trong các điều kiện nhất định. Biểu diễn ICA vượt trội hơn so với biểu diễn dựa trên phân tích các thành phần chính để nhận dạng khuôn mặt qua các phiên và những thay đổi trong biểu cảm.