소프트웨어 스크린 샷:
는 이러한 얼굴 인식 등의 작업에있어서, 중요한 정보의 대부분은 이미지 픽셀 중 고차 관계에 함유 될 수있다. 얼굴 인식 알고리즘의 수는 이미지 세트의 2 차 통계를 기반으로 주성분 분석 (PCA)을 채용하고, 이러한 세 개 이상의 화소 간 관계로 고차의 통계적 의존성을 다루지 않는다. 독립 성분 분석 (ICA)는 2 차 모멘트 외에 입력 고차 모멘트를 분리 PCA의 일반화이다. ICA는 S 자형 뉴런을 통해 최적의 정보 전송의 원리로부터 유도 자율 학습 알고리즘에 의해 얼굴 이미지들의 세트에 대해 수행 하였다. 알고리즘은 입력 및 특정 조건에서 통계적으로 독립적 인 출력을 생성 출력 간의 상호 정보를 최대화한다. ICA 표현은 표현에 세션과 변화를 통해 얼굴을 인식하기위한 주성분 분석을 기반으로 표현 우월
이 요구 사항 :있다.
matlab에
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