Abstract-A antal aktuella ansiktsigenkänning algoritmer använda ansiktsrepresentationer som hittades av oövervakade statistiska metoder. Vanligtvis hittar dessa metoder en uppsättning grundbilder och representerar ansikten som en linjär kombination av dessa bilder. Huvudkomponentanalys (PCA) är ett populärt exempel på sådana metoder. Basbilderna som hittas av PCA beror endast på parvisa relationer mellan bildpunkter i bilddatabasen. I en uppgift som ansiktsigenkänning, där viktig information kan ingå i högorderrelationerna mellan pixlar, verkar det rimligt att förvänta sig att bättre basbilder kan hittas med metoder som är känsliga för denna högorderstatistik. Oberoende komponentanalys (ICA), en generalisering av PCA, är en sådan metod. Vi använde en version av ICA härledd från principen om optimal informationsöverföring genom sigmoida neuroner. ICA utfördes på ansiktsbilder i FERET-databasen under två olika arkitekturer, en som behandlade bilderna som slumpmässiga variabler och pixlarna som utfall, och en sekund som behandlade pixlarna som slumpmässiga variabler och bilderna som utfall. Den första arkitekturen hittade rumsligt lokala grundbilder för ansiktena. Den andra arkitekturen producerade en faktoriell ansiktskod. Båda ICA representationer var överlägsna representationer baserade på PCA för att känna igen ansikten över dagar och förändringar i uttryck. En klassificering som kombinerade de två ICA representationer gav bästa prestanda. Index Terms-Eigenfaces, ansiktsigenkänning, oberoende komponentanalys (ICA), huvudkomponentanalys (PCA), oövervakat lärande.
Oberoende komponentanalys (ICA) utfördes på ansiktsbilder under två olika förhållanden REF.
Face Recognition by Independent Component Analysis
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}