Sobre el análisis en componentes independientes de imágenes naturales
En esta Tesis se estudian matemática y experimentalmente, los resultados obtenidos al realizar el análisis en componentes independientes (abreviadamente, ICA, del inglés Independent Component Analysis) de imágenes naturales. El trabajo publicado en 1995 por Bell y Sejnowski [BellSej95], estableciend...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2005 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/16056 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11441/16056 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Tratamiento de señal Métodos estadísticos Redes neuronales (Informática) Análisis multivariante |
| Sumario: | En esta Tesis se estudian matemática y experimentalmente, los resultados obtenidos al realizar el análisis en componentes independientes (abreviadamente, ICA, del inglés Independent Component Analysis) de imágenes naturales. El trabajo publicado en 1995 por Bell y Sejnowski [BellSej95], estableciendo una conexión entre los resultados obtenidos al aplicar ICA a imágenes naturales y el comportamiento de ciertas neuronas de la corteza visual primaria, suscitó un gran interés y motivó la aparición de numerosos artículos en los que, mediante diversos experimentos, se ofrecían distintos matices de esta conexión (por citar algunos ejemplos, [CaywWT04, HyvHH03, vanHat98a]). En esta Tesis se aporta, por primera vez, una prueba matemática que explica por qué se observa este interesante comportamiento cuando ICA es aplicado a imágenes naturales. |
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