Dalam tugas seperti pengenalan wajah, banyak informasi penting dapat terkandung dalam hubungan tinggi-order antara piksel gambar. Sejumlah algoritma pengenalan wajah menggunakan analisis komponen utama (PCA), yang didasarkan pada statistik orde kedua set gambar, dan tidak membahas high-order dependensi statistik seperti hubungan antara tiga atau lebih piksel. Analisis komponen Independen (ICA) adalah generalisasi dari PCA yang memisahkan saat orde tinggi dari input selain momen orde kedua. ICA dilakukan pada serangkaian gambar wajah dengan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang berasal dari prinsip transfer informasi yang optimal melalui neuron sigmoidal. Algoritma memaksimalkan informasi timbal balik antara input dan output, yang menghasilkan output statistik independen dalam kondisi tertentu. . Representasi ICA lebih unggul representasi berdasarkan analisis komponen utama untuk mengenali wajah di sesi dan perubahan ekspresi
Persyaratan :
Matlab
Komentar tidak ditemukan