TS. Dương Việt Hằng

Tiến Sĩ Dương Việt Hằng nhận học vị Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính và Kỹ thuật thông tin năm 2017 tại trường National Central University, Taiwan. Cô Dương Việt Hằng là giảng viên bộ môn Tính toán đa phương tiện, Khoa học Máy tính. Các hướng nghiên cứu quan tâm bao gồm: Thị giác máy tính, Xử lý âm thanh, Khai thác dữ liệu

V. H. Duong, M. Q. Bui, J. J. Ding, B. T. Pham, P. T. Bao, J. C. Wang, “A new approach of matrix factorization on complex domain for data representation”, IEICE Transaction on Information and Systems, vol. E100-D, no.12, pp. 3059-3063, 2017.

V. H. Duong, M. Q. Bui, J. J. Ding, B. T. Pham, Y. H. Li, P. T. Bao, J. C. Wang,
“Maximum volume constrained graph nonnegative matrix factorization for facial expression recognition”, IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol. E100-A, no.12, pp. 3081-3085, 2017.

V. H. Duong, Y. S. Lee, J. J. Ding, B. T. Pham, M. Q. Bui, P. T. Bao, J. C. Wang, “Projective complex matrix factorization”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 10, 2018.

M. Q. Bui, V. H. Duong, T. C. Tai, J. C. Wang, “Depth human action recognition based on convolution neural networks and principal component analysis,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Greece 2018, pp. 1543-1547.

V.H. Duong, M. Q. Bui, Y. H. Li, T. C. Tai, J. C. Wang, “Large basic cone and sparse subspace constrained nonnegative matrix factorization with Kullback-Leibler divergence for data representation,” IEEE Intelligent System, 2019.

V. H. Duong, M. Q. Bui, J. C. Wang, “Nonnegative feature learning by regularized nonnegative matrix factorization,” Springer, Research in Intelligent and Computing in Engineering, 2021, pp.47-55.