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: 111,200,335
Joint Spatial Geometric and Max-margin Classifier Constraints for Facial Expression Recognition Using Nonnegative Matrix Factorization
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Phan Trong Thanh ; Đoàn Văn Thắng
Nơi đăng:
International of Journal of Machine Learning Networked Collaborative Engineering ( IJMLNCE);
S
ố:
ISSN 2581-3242 Vol.3 No.3 2019;
Từ->đến trang
: 125-134;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Based on the constrained non-negative matrix factor algorithm, the article presents a new approach to facial recognition recognition. Our proposed method incorporated two tasks in an automatic expression analysis system: facial feature extraction and classification into expressions. To obtain local and geometric structure information in the data as much as possible, we amalgamate max-margin relegation into the constrained NMF optimization, resulting in a multiplicative updating algorithm is additionally proposed for solving optimization quandary. Experimental results on JAFFE dataset demonstrate that the effectiveness of the proposed method with improved performances over the conventional dimension reduction methods.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn