Modu¿owe, niezale¿ne podej¿cie do analizy komponentów do rozpoznawania twarzy

W tradycyjnej metodzie ICA caly obraz twarzy jest brany pod uwagę przy holistycznym podejściu do rozpoznawania twarzy, stąd duże zr żnicowanie pozycji lub oświetlenia będzie mialo glęboki wplyw na wskaźnik rozpoznawania. W tym podejściu dzielącym obraz twarzy na podobrazy, na tych podobrazach uzyskuje się niezależne komponenty i wykorzystuje się je do rozpoznawania twarzy. Zbadaliśmy tutaj modularne podejście ICA z podzialem obrazu twarzy, jak r wnież z lokalnymi komponentami twarzy, takimi jak oczy, nos i usta. Zadanie rozpoznawania twarzy ma wplyw na obecnośc szum w w obrazie twarzy. Eksperymentowaliśmy z algorytmami ICA do redukcji szum w z obraz w twarzy, aby zredukowac efekt szumu. Przedstawione w tej książce prace badawcze oraz zaproponowane metody rozpoznawania twarzy są unikalne i z pewnością dostarczą nowego sposobu analizowania cech twarzy. Będzie to dobry wklad w badania w dziedzinie biometrii i przetwarzania obrazu.