Egy feladat, például az arcfelismerés, sok a fontos információkat tartalmazhat a high-order közötti kapcsolatok képpontok. Számos arcfelismerési algoritmusok foglalkoztatnak főkomponens analízis (PCA), amelynek alapja a másodrendű statisztikák a kép beállított, és nem foglalkozik a magas rendű statisztikai függőségek, mint a kapcsolatok közül három vagy több pixel. Független komponens analízis (ICA) általánosítása PCA amely elválasztja a high-order pillanatokban a bemeneti amellett, hogy a másodrendű pillanatokat. ICA végeztünk, hogy a felületi képek egy ellenőrizetlen tanulási algoritmus származó elve optimális információk átadása révén szigmoidáiis neuronok. Az algoritmus maximalizálja a kölcsönös tájékoztatás a bemenet és a kimenet, amely statisztikailag független kimenettel bizonyos feltételek mellett. ICA képviselete volt, mint a reprezentációk alapján főkomponens elemzés arcok felismerése egész ülések és változások a kifejezést.
követelmények :
Matlab
Hozzászólás nem található