我校MVIC团队在人工智能领域国际顶级期刊《IEEE TNNLS》和《IEEE TMM》上发表重要研究成果
本网讯近日,我校计算机与信息学院机器视觉与智能控制团队在计算机视觉与多媒体领域取得新进展。相关研究成果分别发表于人工智能领域与计算机视觉领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS,中国科学院一区TOP,影响因子8.9)与 IEEE Transactions on Multimedia(TMM,中国科学院一区TOP,影响因子9.7)。在TNNLS发表的论文题为“Metric Learning-based Subspace Clustering”,提出了一种基于度量学习的子空间聚类方法,旨在通过度量学习获取具有线性结构的高质量特征表示,从而提升聚类性能。安徽工程大学为论文第一完成单位,徐叶松博士为论文第一作者。(基于度量学习的子空间聚类框架旨在通过度量学习来学习线性结构的特征表示)论文“Asymptotics-Aware Multi-View Subspace Clustering”刊登于TMM,提出了一种渐近感知多视图子空间聚类方法,在多视图数据的融合与结构保持方面取得显著效果。该研究同样
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