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银河官网自然语言处理团队在SCI期刊IEEE Transactions on Image Processing发表最新研究成果

yh533388银河/新闻通知2022-11-20 22:36:48来源:yh533388银河评论:0点击:收藏本文

银河官网自然语言处理与智能软件研究团队陆玉武、曾碧卿在SCI期刊IEEE Transactions on Image Processing (影响因子:11.041,中科院一区,JCR:Q1,CCF A)发表研究论文——《Canonical Correlation Analysis With Low-Rank Learning for Image Representation》,并于2022年11月14日在线发表,发表网址:/index.html

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该论文的主要工作为:

目前大部分基于典型相关分析的方法将F-范数作为测度,从而使得算法对数据中的噪声非常敏感;同时,现有的相关方法都要求不同训练数据集的训练样本个数必须一致,这在一定程度上限制了算法的性能。为了解决这些问题,本文提出两种基于低秩学习的典型相关分析方法。在所提出的方法中,通过低秩表达和鲁棒主成分学习分别将数据中的噪声去除之后,将学习到的干净数据用于相关性学习,并通过引入两个不同的矩阵因子,克服了不同训练数据中训练样本必须一致的不足。通过在多个公用图像数据集上的实验,验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。

撰稿:陆玉武

审稿:余松森,申淑媛


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