Reconocimiento de la cara ICA Obtenga un código fuente de MATLAB de reconocimiento facial de ICA.
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Reconocimiento de la cara ICA Descripción

En una tarea, como el reconocimiento facial, gran parte de la información importante puede estar contenida en las relaciones de alto orden entre los píxeles de la imagen. Un número de algoritmos de reconocimiento facial emplean análisis de componentes principales (PCA), que se basa en las estadísticas de segundo orden del conjunto de imágenes, y no aborda las dependencias estadísticas de alto orden, como las relaciones entre tres o más píxeles. El análisis de componentes independientes (ICA) es una generalización de PCA que separa los momentos de alto orden de la entrada además de los momentos de segundo orden. ICA se realizó en un conjunto de imágenes faciales por un algoritmo de aprendizaje sin supervisión derivado del principio de transferencia de información óptima a través de neuronas sigmoidales. El algoritmo maximiza la información mutua entre la entrada y la salida, que produce productos estadísticamente independientes en ciertas condiciones. La representación de ICA fue superior a las representaciones basadas en el análisis de componentes principales para reconocer las caras en las sesiones y los cambios en la expresión.

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