Lågdimensionella representationer av sensoriska signaler är nyckeln till att lösa många av de beräkningsproblem som möter i hög nivå vision. Huvudkomponentanalys har tidigare använts för att härleda praktiskt användbara kompakta representationer för olika klasser av objekt. En viktig invändning mot PCA:s tillämplighet är att det alltid leder till globala, icke-topografiska representationer som inte är möjliga att vidarebearbeta och inte är biologiskt rimliga. I detta papper presenterar vi en ny matematisk konstruktion och lokal funktionsanalys (LFA) för att härleda lokala topografiska representationer för alla klasser av objekt. De små och medelstora företagens representationer är glest fördelade och är därför eektivt lågdimensionella och behåller alla fördelar med PCA:s kompakta representationer. Men till skillnad från de globala eigenmodes, de ger en beskrivning av objekt i termer av statistiskt härledda lokala funktioner och deras positioner. Vi illustrerar teorin genom att använda den för att extrahera lokala funktioner för tre ensembler till 2D-bilder av ansikten utan bakgrund, 3D-ytor av mänskliga huvuden och nally 2D-ansikten på en bakgrund. De resulterande lokala representationerna har kraftfulla applikationer i huvudsegmentering och ansiktsigenkänning.
Penev och Atick REF föreslog den lokala funktionen analys (LFA) för att extrahera lokala funktioner genom andra ordningen statistik.
Local Feature Analysis: A general statistical theory for object representation
{'venue': None, 'journal': 'Network: Computation In Neural Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}