Nichtlineare Hauptkomponentenanalyse Ein einfacher und effektiver Quellcode für die Gesichtserkennung basierend auf nichtlinearer PCA.
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Nichtlineare Hauptkomponentenanalyse Ranking & Zusammenfassung

Nichtlineare Hauptkomponentenanalyse Stichworte

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Nichtlineare Hauptkomponentenanalyse Beschreibung

Die Dimensionalitätsreduktion erleichtert die Musterklassifizierung erheblich. Verschiedene Techniken, linear und nichtlinear wurden weit verbreitet und zur Dimensionalitätsreduzierung in Gesichtserkennungssystemen verwendet. Die prinzipielle Komponentenanalyse (PCA) hat sich als ein einfaches und effizientes lineares Verfahren erwiesen. Während viele nichtlineare Methoden wie Kernel PCA vor kurzem vorgeschlagen wurden. Die nichtlineare Hauptkomponentenanalyse (NLPCA) wird allgemein als nichtlineare Generalisierung der Standardkomponentenanalyse (PCA) angesehen. Es verallgemeinert die Hauptkomponenten von geraden Linien bis zu Kurven (nichtlinear). Somit ist der Unterraum in dem ursprünglichen Datenraum, der von allen nichtlinearen Komponenten beschrieben wird, ebenfalls gekrümmt. Die nichtlineare PCA kann erreicht werden, indem ein neuronales Netzwerk mit einer autoassoziativen Architektur verwendet wird, die auch als Autocoder, Replicator Network, Engpässe oder Sandglas-Typ genannt wird. Ein solches autoassoziatisches neuronales Netzwerk ist ein mehrschichtiger Perzeptron, der eine Identitätszuordnung durchführt, was bedeutet, dass die Ausgabe des Netzwerks identisch mit dem Eingang erforderlich ist. In der Mitte des Netzwerks ist jedoch eine Schicht, die als Engpass arbeitet, in dem eine Verringerung der Abmessung der Daten durchgesetzt wird. Diese Engpass-Layer bietet die gewünschten Komponentenwerte (Scores). Wir haben einen einfachen Algorithmus entwickelt, der diese nichtlineare Dimensionalitätsreduzierung für die Gesichtserkennung verwendet. Dieser Ansatz erfordert nicht die Erkennung eines beliebigen Bezugspunkts und kann für Echtzeitanwendungen verwendet werden.

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