Nyligen har Independent Component Analysis (ICA) tillämpats på inte bara problem med blind signal separation, men också har extraktion av mönster. Effektiviteten hos de funktioner som utvinns av ICA (ICA-funktioner) har dock ännu inte kontrollerats. Som en av anledningarna till detta anses att ICA:s särdrag uppnås genom att öka deras oberoende snarare än genom att öka deras klassskiljbarhet. Därför kan vi förvänta oss att högpresterande pattem funktioner erhålls genom att införa handledare i konventionella ICA algoritmer så att klass separerbarheten av funktioner förbättras. I detta arbete föreslår vi SICA genom att maximera Mahalanobis avstånd mellan klasser. Dessutom föreslår vi ett nytt avståndsmått där varje ICA-funktion viktas av kraften hos huvudkomponenter som består av ICA-funktionen. I igenkänningsförsöken visar vi att bättre igenkänningsnoggrannhet för två datamängder i UCI Machine Learning Repository uppnås när man använder funktioner som extraheras av den föreslagna SICA. Detta kan ha sitt ursprung i det faktum att klassinformation inte beaktas när funktionsextraktion utförs. Därför kan man förvänta sig att bra pattem funktioner erhålls genom att införa handledare i konventionella ICA algoritmer så att klass separerbarheten av funktioner förbättras. Umeyama har tillämpat Supervised ICA genom att maximera korrelation med styrsignaler (här ska vi beteckna som SICA-MC) [7] på bilder av mänskliga ansikten. I våra tidigare verk [SI har vi verifierat Sica-MC:s effektivitet för funktionsextraktion av handskrivna tecken.
En studie av funktionsextraktion med hjälp av övervakad ICA REF är speciellt anpassad till japanska handskrivna tecken dataset.
Feature extraction using supervised independent component analysis by maximizing class distance
{'venue': "Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, 2002. ICONIP '02.", 'journal': "Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, 2002. ICONIP '02.", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}