| 버전 | 1.0 |
|---|---|
| 발행자 | Luigi Rosa |
| 출시일 | 2012. 11. 25. |
| 추가 된 날짜 | 2012. 11. 25. |
| OS 요구 사항 | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| 요구 사항 | Matlab |
| 총 다운로드 | 151 |
| 가격 | Free |
기술
얼굴 인식과 같은 작업에서 중요한 정보의 대부분은 이미지 픽셀 간의 고차 관계에 포함될 수 있습니다. 많은 얼굴 인식 알고리즘은 이미지 세트의 2차 통계를 기반으로 하는 PCA(주성분 분석)를 사용하며 3개 이상의 픽셀 간의 관계와 같은 고차 통계 종속성을 다루지 않습니다. ICA(독립 구성 요소 분석)는 2차 모멘트 외에 입력의 고차 모멘트를 분리하는 PCA의 일반화입니다. ICA는 S자형 뉴런을 통한 최적 정보 전달 원리에서 파생된 비지도 학습 알고리즘에 의해 일련의 얼굴 이미지에 대해 수행되었습니다. 알고리즘은 입력과 출력 간의 상호 정보를 최대화하여 특정 조건에서 통계적으로 독립적인 출력을 생성합니다. ICA 표현은 세션 간 얼굴 인식 및 표정 변화에 대한 주성분 분석 기반 표현보다 우수했습니다.
