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Studies from Beijing Jiaotong University, Institute of Information Update Current Data on Algorithms

机译:北京交通大学信息研究所最新算法数据研究

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摘要

Investigators publish new data in the report 'Graph-preserving sparse nonnegative matrix factorizationnwith application to facial expression recognition.' "In this paper, a novel graph-preserving sparsennonnegative matrix factorization (GSNMF) algorithm is proposed for facial expression recognition. ThenGSNMF algorithm is derived from the original NMF algorithm by exploiting both sparse andngraph-preserving properties," researchers in Beijing, People's Republic of China report.
机译:研究人员在“图保留稀疏非负矩阵分解并应用于面部表情识别”报告中发布了新数据。 “本文提出了一种新颖的图保留稀疏性矩阵分解算法(GSNMF),用于面部表情识别。然后,GSNMF算法是从原始NMF算法得到的,它同时利用了稀疏性和图保留性,”北京研究人员中国报告。

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