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Riconoscimento del volto ICA. Classifica e riepilogo

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Riconoscimento del volto ICA. Descrizione

In un compito come il riconoscimento del volto, molte delle informazioni importanti possono essere contenute nelle relazioni di ordine elevato tra i pixel dell'immagine. Un certo numero di algoritmi di riconoscimento del volto impiegano analisi dei componenti principali (PCA), basata sulle statistiche del secondo ordine del set di immagini e non affrontano dipendenze statistiche ad alto ordine come le relazioni tra tre o più pixel. L'analisi dei componenti indipendenti (ICA) è una generalizzazione di PCA che separa i momenti di ordine elevato dell'ingresso in aggiunta ai momenti del secondo ordine. L'ICA è stata eseguita su una serie di immagini del viso da un algoritmo di apprendimento non rivestito derivato dal principio del trasferimento ottimale delle informazioni attraverso i neuroni sigmoidali. L'algoritmo massimizza le informazioni reciproche tra l'ingresso e l'output, che producono uscite statisticamente indipendenti in determinate condizioni. La rappresentazione ICA è stata superiori alle rappresentazioni basate sull'analisi dei componenti principali per il riconoscimento dei volti attraverso sessioni e cambiamenti nell'espressione.

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