Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,048,787
An Extended Max-margin Non-negative Matrix Factorization for Face Recognition
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Mai Lam
Nơi đăng:
Hội thảo Khoa học Quốc Gia: Công nghệ Thông tin & Ứng dụng trong các Lĩnh vực Lần thứ 6, Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông;
S
ố:
ISBN: 978-604-80-2853-4;
Từ->đến trang
: 88-95;
Năm:
2017
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
ABSTRACT
Non-negative matrix factorization (NMF) is a dimension-reduction technique based on a low-rank approximation of the feature space. Unfortunately, most existing NMF based methods are not ready for encoding higher-order data information and ignore the local geometric structure contained in the data set. Additionally, the previous classification approaches which the classification and matrix factorization steps are separated independently. The first one performs data transformation and the second one classifies the transformed data using classification methods as support vector machine (SVM). In this paper, therefore, we joint SVM and constrained NMF into one by uniting maximum margin classification constraints into the constrained NMF optimization. Experimental results on the benchmark image datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
[
2017\2017m012d022_21_31_2An_Extended_Max-margin_Non-negative_Matrix_Factorization_for_Face_Recognition_-_Mai_Lam.pdf
]
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn