Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя

• Дата: 2020
• Автори: Bodyanskiy, Yevgeniy V., Zaychenko, Yuriy P., Hamidov, Galib, Kulishova, Nonna Ye.
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020
• Теми: Group Method of Data Handling; extended neo-fuzzy neuron; online image recognition; facial expression recognition; метод групового урахування аргументів; розширений нео-фаззі нейрон; онлайн розпізнавання зображень; розпізнавання виразів обличчя; метод группового учета аргументов; расширенный нео-фаззи нейрон; онлайн распознавание изображений; распознавание выражений лица
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/221271
• Назва журналу: System research and information technologies

Real-time image recognition is required in many important practical problems. Interaction with users in online mode requires flexibility and adaptability from applications. The Group Method of Data Handling (GMDH) allows changing the model structure and adjusting the system architecture to the characteristics of each task under consideration. Moreover, the approximating properties of neo-fuzzy neurons used as elements of the system provide the high recognition accuracy under conditions of short data samples. This paper proposes a multilayer GMDH-neuro-fuzzy network based on extended neo-fuzzy neurons. The learning algorithm has filtering and tracking properties, guarantees the required speed important for real-time applications. The effectiveness of the proposed system is confirmed for the human emotions recognition.