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ICA-Gesichtserkennung. Ranking & Zusammenfassung

ICA-Gesichtserkennung. Stichworte

ICA-Gesichtserkennung. Beschreibung

In einer Aufgabe wie der Gesichtserkennung können ein Großteil der wichtigen Informationen in den High-Order-Beziehungen zwischen den Bildpixeln enthalten sein. Eine Reihe von Gesichtserkennungsalgorithmen verwendet die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die auf den Statistiken der zweiten Ordnung des Bildsatzes basiert und keine statistischen Abhängigkeiten von hoher Ordnung wie den Beziehungen zwischen drei oder mehr Pixeln angibt. Die unabhängige Komponentenanalyse (ICA) ist eine Verallgemeinerung von PCA, die die hohen Momente der Eingabe zusätzlich zu den Momenten der zweiten Ordnung trennt. ICA wurde an einem Satz von Gesichtsbildern durch einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus durchgeführt, der aus dem Prinzip der optimalen Informationsübertragung durch sigmoidale Neuronen abgeleitet wurde. Der Algorithmus maximiert die gegenseitigen Informationen zwischen dem Eingang und dem Ausgang, was unter bestimmten Bedingungen statistisch unabhängige Ausgänge erzeugt. Die ICA-Darstellung war Repräsentationen, die auf der Analyse der Hauptkomponenten basierend auf der Analyse der Analyse für die Erkennung von Gesichtern über Sitzungen und Ausdrucksänderungen, überlegen.

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