Modulowe, niezależne podejście do analizy komponentów do rozpoznawania twarzyPaperback, 8 May 2020

W tradycyjnej metodzie ICA caly obraz twarzy jest brany pod uwagę przy holistycznym podejściu do rozpoznawania twarzy, stąd duże zróżnicowanie 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 również z lokalnymi komponentami twarzy, takimi jak oczy, nos i usta. Zadanie rozpoznawania twarzy ma wplyw na obecnośc szumów w obrazie twarzy. Eksperymentowaliśmy z algorytmami ICA do redukcji szumów z obrazów 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.