ICA Face Recognition

Descrição

Em uma tarefa como reconhecimento facial, muitas das informações importantes podem estar contidas nas relações de ordem superior entre os pixels da imagem. Vários algoritmos de reconhecimento facial empregam análise de componentes principais (PCA), que é baseada nas estatísticas de segunda ordem do conjunto de imagens e não aborda dependências estatísticas de alta ordem, como as relações entre três ou mais pixels. A análise de componentes independentes (ICA) é uma generalização da PCA que separa os momentos de alta ordem da entrada, além dos momentos de segunda ordem. A ICA foi realizada em um conjunto de imagens faciais por um algoritmo de aprendizado não supervisionado derivado do princípio da transferência ótima de informações através de neurônios sigmoidais. O algoritmo maximiza a informação mútua entre a entrada e a saída, que produz saídas estatisticamente independentes sob certas condições. A representação ICA foi superior às representações baseadas na análise de componentes principais para reconhecer rostos entre sessões e mudanças na expressão.