In 'n taak soos die gesig erkenning, baie van die belangrike inligting kan vervat word in die hoë-orde verhoudings tussen die beeld pixels. 'N Aantal van die gesig erkenning algoritmes diens skoolhoof komponent analise (PCA), wat gebaseer is op die tweede-orde statistieke van die beeld stel, en nie 'n hoë-orde statistiese afhanklikhede spreek soos die verhoudings tussen drie of meer pixels. Onafhanklike komponent ontleding (ICA) is 'n veralgemening van PSO wat skei die hoë-orde oomblikke van die insette in bykomend tot die tweede-orde oomblikke. ICA is uitgevoer op 'n stel van die gesig beelde deur 'n afwagtend leer algoritme afgelei van die beginsel van optimale oordrag van inligting deur middel van sigmoïedale neurone. Die algoritme gemaksimaliseer die wedersydse inligting tussen die inset en die uitset, wat produseer statisties onafhanklike uitsette onder sekere voorwaardes. . ICA verteenwoordiging was beter vertoë gebaseer op hoofkomponente-ontleding vir die erkenning van gesigte oor sessies en veranderinge in die uitdrukking
Vereistes :
Matlab
Kommentaar nie gevind