在一個任務，例如面部識別，許多重要的信息可以包含在所述圖像中的像素之間的高次關係。若干面部識別算法採用主成分分析（PCA），它是基於該圖像集的二階統計，並沒有解決高階統計相關性，如三個或三個以上的像素的關係。獨立分量分析（ICA）是主成分分析的概括，其將輸入的高次矩除了二階矩。 ICA是通過從通過S形的神經元的最佳信息傳輸的原理導出的無監督學習算法在一組面部圖像執行的。該算法最大化的輸入和輸出，從而產生在某些情況下在統計上獨立的輸出之間的互信息。 。ICA代表優於基於主成分分析識別跨會話和變化的面孔表情交涉
要求：
Matlab的
27 Jan 15
26 Jan 15
27 Apr 17
31 Dec 14
11 Jul 15
22 Sep 15
11 Jul 15
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