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La reconnaissance du visage de l'ICA Classement & Résumé

La reconnaissance du visage de l'ICA Mots clés

La reconnaissance du visage de l'ICA La description

Dans une tâche telle que la reconnaissance de la face, une grande partie des informations importantes peut être contenue dans les relations à l'ordre élevé parmi les pixels d'image. Un certain nombre d'algorithmes de reconnaissance du visage utilisent une analyse des composants principaux (PCA), qui repose sur les statistiques de second ordre de l'ensemble d'images et ne traitent pas de dépendances statistiques haut de gamme telles que les relations entre trois pixels ou plus. Analyse des composants indépendants (ICA) est une généralisation de la PCA qui sépare les moments de haut ordre de l'entrée en plus des moments de second ordre. L'ICA a été réalisée sur un ensemble d'images de visage par un algorithme d'apprentissage non supervisé dérivé du principe de transfert d'informations optimal à travers des neurones sigmoïdaux. L'algorithme maximise les informations mutuelles entre l'entrée et la sortie, qui produit des sorties statistiquement indépendantes dans certaines conditions. La représentation de l'ICA était supérieure à des représentations basées sur une analyse des composantes principales pour la reconnaissance des visages entre les sessions et les changements d'expression.

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