Trong một nhiệm vụ chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, nhiều thông tin quan trọng có thể được chứa trong các mối quan hệ bậc cao giữa các điểm ảnh hình ảnh. Một số thuật toán nhận dạng khuôn mặt sử dụng phân tích thành phần chính (PCA), mà là dựa trên các số liệu thống kê bậc hai của tập hình ảnh, và không đề cao tự phụ thuộc thống kê như các mối quan hệ giữa ba hoặc nhiều hơn các điểm ảnh. Phân tích thành phần độc lập (ICA) là một tổng quát của PCA tách những khoảnh khắc cao, trật tự của đầu vào, thêm vào những khoảnh khắc bậc hai. ICA đã được thực hiện trên một tập hợp các hình ảnh khuôn mặt của một thuật toán học không giám sát xuất phát từ các nguyên tắc chuyển giao thông tin tối ưu thông qua các nơron xích ma. Các thuật toán tối đa hóa các thông tin lẫn nhau giữa đầu vào và đầu ra, trong đó sản xuất ra độc lập thống kê theo các điều kiện nhất định. . ICA đại diện đã được cấp trên để trình bày dựa trên phân tích thành phần chủ yếu để nhận biết khuôn mặt trên phiên và những thay đổi trong biểu hiện
Yêu cầu :
Matlab
Bình luận không