| Нускасы | 1.0 |
|---|---|
| Publisher | Luigi Rosa |
| Чыккан датасы | 2012-ж., 25-ноя. |
| Кошулган күнү | 2012-ж., 25-ноя. |
| Os талаптар | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Талаптар | Matlab |
| Жалпы жүктөлүүлөр | 151 |
| Баасы | Free |
Сүрөттөмө
Жүздү таануу сыяктуу тапшырмада маанилүү маалыматтын көбү сүрөт пикселдеринин ортосундагы жогорку тартиптеги мамилелерде камтылышы мүмкүн. Жүздү таануунун бир катар алгоритмдеринде негизги компоненттик анализ (PCA) колдонулат, ал сүрөттөр топтомунун экинчи даражадагы статистикасына негизделген жана үч же андан көп пикселдердин ортосундагы байланыштар сыяктуу жогорку даражадагы статистикалык көз карандылыктарды чечпейт. Көз карандысыз компоненттик анализ (ICA) - экинчи даражадагы моменттерге кошумча киргизүүнүн жогорку тартиптеги моменттерин бөлүп турган PCAнын жалпылоосу. ICA сигмоидалдык нейрондор аркылуу оптималдуу маалыматты берүү принцибинен алынган көзөмөлсүз окутуу алгоритми менен жүз сүрөттөрүнүн топтомунда аткарылган. Алгоритм белгилүү бир шарттарда статистикалык көз карандысыз жыйынтыктарды чыгарган киргизүү менен чыгаруунун ортосундагы өз ара маалыматты максималдуу кылат. ICA өкүлчүлүгү сеанстардагы жүздөрдү таануу жана экспрессиядагы өзгөрүүлөр үчүн негизги компоненттердин талдоосуна негизделген өкүлчүлүктөн жогору болгон.
