ICA Face Recognition

説明

顔認識などのタスクでは、重要な情報の多くが画像ピクセル間の高次関係に含まれている場合があります。多くの顔認識アルゴリズムは、画像セットの 2 次統計に基づく主成分分析 (PCA) を採用しており、3 つ以上のピクセル間の関係などの高次の統計的依存関係には対応していません。独立成分分析 (ICA) は、2 次モーメントに加えて入力の高次モーメントを分離する PCA の一般化です。 ICA は、シグモイド ニューロンを介した最適な情報伝達の原理から派生した教師なし学習アルゴリズムによって、一連の顔画像に対して実行されました。このアルゴリズムは、入力と出力の間の相互情報を最大化し、特定の条件下で統計的に独立した出力を生成します。 ICA 表現は、セッション全体の顔と表情の変化を認識するための主成分分析に基づく表現よりも優れていました。