En el método tradicional del ICA se considera la imagen de la cara
completa para un enfoque holístico del reconocimiento de la cara, por lo
que una gran variación en la pose o la iluminación afectará
profundamente a la tasa de reconocimiento. En este enfoque, al dividir
la imagen facial en subimágenes, se obtienen componentes independientes
en estas subimágenes y se utilizan para el reconocimiento facial. Aquí
hemos explorado el enfoque modular del ICA con la partición de las
imágenes faciales así como con los componentes faciales locales como los
ojos, la nariz y la boca. La tarea de reconocimiento facial afecta
debido a la presencia de ruido en las imágenes faciales. Hemos
experimentado los algoritmos ICA para la reducción del ruido de las
imágenes faciales para reducir el efecto del ruido. El trabajo de
investigación presentado en este libro y los métodos propuestos para el
reconocimiento facial son únicos y definitivamente proporcionarán una
nueva forma de analizar los rasgos faciales. Esta será una buena
contribución para la investigación en el campo de la biometría y el
procesamiento de imágenes.