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DY: Dynamik und Statistische Physik

DY 46: POSTER II

DY 46.61: Poster

Donnerstag, 30. März 2000, 15:00–18:00, D

ICA natürlicher und zivilisatorischer Bilder basierend auf Kumulanten vierter Ordnung — •Christian Ziegaus und Elmar W. Lang — Universität Regensburg, Institut für Biophysik und physikalische Biochemie, D-93040 Regensburg

Effiziente Informationsdarstellung kann als eines der Hauptprinzipien für die Entwicklung unseres sensorischen Systems angesehen werden. Mit Hilfe der Informationstheorie ist es möglich, ein brauchbares Maß für die Effizienz eines Informationsverarbeitungssystems zu definieren. Eine aktuelle Datenverarbeitungs- und Analysetechnik, die solche informationstheoretischen Maße verwendet, ist die Independent Component Analysis (ICA). Durch die Anwendung der ICA auf natürliche und zivilisatorische Bilder können Rückschlüsse auf die Verarbeitungsweise unseres visuellen Systems gezogen werden. Eine Schwäche vieler ICA-Implementierungen ist die Verwendung einer nichtlinearen Transferfunktion, deren Wahl oftmals rein heuristisch erfolgt. In dieser Arbeit wird die Wahl einer Nichtlinearität durch die Verwendung des Joint Approximative Diagonalization of Eigenmatrices (JADE)-Algorithmus[1] vermieden, der auf den Kumulanten vierter Ordnung der Eingangsdaten basiert. Der Algorithmus wird in zwei Stufen implementiert: Die Eigenmatrizen des Kumulanten vierter Ordnung werden durch ein Neuronales Netz gelernt, während die unabhängigen Komponenten in einem zweiten Schritt durch ein algebraisches Verfahren extrahiert werden.

[1] J.-F. Cardoso, A. Souloumiac, IEE-Proceedings - Part F, 140(6), 362 (1993)