Utseendebaserade bildanalystekniker kräver snabb beräkning av huvudkomponenter i högdimensionella bildvektorer. Vi introducerar en snabb inkrementell huvudkomponentanalys (IPCA) algoritm, kallad candid covariance-free IPCA (CCIPCA), för att beräkna de viktigaste komponenterna i en sekvens av prover inkrementellt utan att uppskatta covariance-matrisen (därmed covariance-free). Den nya metoden motiveras av begreppet statistisk effektivitet (uppskattningen har den minsta variansen med de observerade uppgifterna). För att göra detta, det håller skalan av observationer och beräknar medelvärdet av observationer gradvis, vilket är en effektiv uppskattning för vissa välkända distributioner (t.ex. Gaussian), även om högsta möjliga effektivitet inte garanteras i vårt fall på grund av okänd provfördelning. Metoden är avsedd för realtidstillämpningar och tillåter därför inte iterationer. Den konvergerar mycket snabbt för högdimensionella bildvektorer. Vissa kopplingar mellan IPCA och utvecklingen av hjärnbarken diskuteras också. Indexposter: huvudkomponentanalys, inkrementell huvudkomponentanalys, stokastisk lutningsstigning (SGA), generaliserad hebianalgoritm (GHA), ortogonalt komplement.
Den typiska metoden är den candid covariance-free IPCA (CCIPCA) REF.
Candid Covariance-Free Incremental Principal Component Analysis
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}