Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя
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 chara...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/221271 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-221271 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2212712021-01-19T12:18:25Z Multilayer GMDH-neuro-fuzzy network based on extended neo-fuzzy neurons and its application in online facial expression recognition Многослойная МГУА-нейро-фаззи сеть на основе расширенных нечетких нейронов и ее применение для онлайн распознавания выражений лица Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя Bodyanskiy, Yevgeniy V. Zaychenko, Yuriy P. Hamidov, Galib Kulishova, Nonna Ye. 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 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. Распознавание изображений в реальном времени требуется в многих практических задачах. Взаимодействие с пользователями в режиме онлайн требует гибкости и адаптации от прикладных программ. Метод группового учета аргументов (МГУА) позволяет изменять структуру модели и настраивает ее архитектуру в соответствии с характеристиками каждой задачи. Более того, аппроксимационные свойства нео-фаззи нейронов как структурных элементов системы обеспечивает высокую точность распознавания в условиях коротких выборок данных. Предложена многослойная МГУА-нейро-фаззи сеть на основе расширенных нео-фаззи нейронов. Алгоритм обучения имеет фильтрующие и отслеживающие свойства и гарантирует необходимую скорость для приложений реального времени. Эффективность предлагаемой системы подтверждена в задаче распознавания человеческих емоций. Розпізнавання зображень в реальному часі потрібно в багатьох практичних задачах. Взаємодія з користувачами в режимі онлайн потребує гнучкості та адаптацїї від прикладних програм. Метод групового урахування аргументів (МГУА) дозволяє змінювати структуру моделі та налаштовує її архітектуру відповідно до характеристик кожної задачі. Більш того, апроксимаційні властивості нео-фазі нейронів як структурних елементів системи забезпечують високу точність розпізнавання в умовах коротких вибірок даних. Запропоновано багатошарову МГУА-нейро-фаззі мережу на основі розширених нео-фаззі нейронів. Алгоритм навчання має фільтрувальні та відслідковувальні властивості та гарантує необхідну швидкість для застосувань реального часу. Ефективність запропонованої системи підтверджено в задачі розпізнавання людських емоцій. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020-12-07 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/221271 10.20535/SRIT.2308-8893.2020.3.05 System research and information technologies; No. 3 (2020); 66-78 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2020); 66-78 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2020); 66-78 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/221271/223557 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
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 |
| spellingShingle |
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 Bodyanskiy, Yevgeniy V. Zaychenko, Yuriy P. Hamidov, Galib Kulishova, Nonna Ye. Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| topic_facet |
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 |
| format |
Article |
| author |
Bodyanskiy, Yevgeniy V. Zaychenko, Yuriy P. Hamidov, Galib Kulishova, Nonna Ye. |
| author_facet |
Bodyanskiy, Yevgeniy V. Zaychenko, Yuriy P. Hamidov, Galib Kulishova, Nonna Ye. |
| author_sort |
Bodyanskiy, Yevgeniy V. |
| title |
Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_short |
Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_full |
Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_fullStr |
Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_full_unstemmed |
Багатошарова МГУА-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_sort |
багатошарова мгуа-нейро-фаззі мережа на основі розширених нечітких нейронів та її використання для онлайн разпізнавання виразів обличчя |
| title_alt |
Multilayer GMDH-neuro-fuzzy network based on extended neo-fuzzy neurons and its application in online facial expression recognition Многослойная МГУА-нейро-фаззи сеть на основе расширенных нечетких нейронов и ее применение для онлайн распознавания выражений лица |
| description |
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. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2020 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/221271 |
| work_keys_str_mv |
AT bodyanskiyyevgeniyv multilayergmdhneurofuzzynetworkbasedonextendedneofuzzyneuronsanditsapplicationinonlinefacialexpressionrecognition AT zaychenkoyuriyp multilayergmdhneurofuzzynetworkbasedonextendedneofuzzyneuronsanditsapplicationinonlinefacialexpressionrecognition AT hamidovgalib multilayergmdhneurofuzzynetworkbasedonextendedneofuzzyneuronsanditsapplicationinonlinefacialexpressionrecognition AT kulishovanonnaye multilayergmdhneurofuzzynetworkbasedonextendedneofuzzyneuronsanditsapplicationinonlinefacialexpressionrecognition AT bodyanskiyyevgeniyv mnogoslojnaâmguanejrofazzisetʹnaosnoverasširennyhnečetkihnejronovieeprimeneniedlâonlajnraspoznavaniâvyraženijlica AT zaychenkoyuriyp mnogoslojnaâmguanejrofazzisetʹnaosnoverasširennyhnečetkihnejronovieeprimeneniedlâonlajnraspoznavaniâvyraženijlica AT hamidovgalib mnogoslojnaâmguanejrofazzisetʹnaosnoverasširennyhnečetkihnejronovieeprimeneniedlâonlajnraspoznavaniâvyraženijlica AT kulishovanonnaye mnogoslojnaâmguanejrofazzisetʹnaosnoverasširennyhnečetkihnejronovieeprimeneniedlâonlajnraspoznavaniâvyraženijlica AT bodyanskiyyevgeniyv bagatošarovamguanejrofazzímerežanaosnovírozširenihnečítkihnejronívtaíívikoristannâdlâonlajnrazpíznavannâvirazívobliččâ AT zaychenkoyuriyp bagatošarovamguanejrofazzímerežanaosnovírozširenihnečítkihnejronívtaíívikoristannâdlâonlajnrazpíznavannâvirazívobliččâ AT hamidovgalib bagatošarovamguanejrofazzímerežanaosnovírozširenihnečítkihnejronívtaíívikoristannâdlâonlajnrazpíznavannâvirazívobliččâ AT kulishovanonnaye bagatošarovamguanejrofazzímerežanaosnovírozširenihnečítkihnejronívtaíívikoristannâdlâonlajnrazpíznavannâvirazívobliččâ |
| first_indexed |
2024-04-08T15:07:43Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:07:43Z |
| _version_ |
1795779580340994048 |