文章来源: | 发布时间:2015-05-25 | 【字号: 小 中 大 】 |
人工智能国际联合大会(IJCAI)是AAAI协会两年一度的学术性会议,是世界顶级的人工智能会议之一,2015年7月将在阿根廷布宜诺斯艾利斯举办。信息安全国家重点实验室郭晓杰助理研究员完成的两项工作"Robust Subspace Segmentation by Simultaneously Learning Data Representations and Their Affinity Matrix" 以及 "Online Robust Low Rank Matrix Recovery" 被人工智能领域顶级会议人工智能国际联合大会IJCAI 2015 录用。
大数据时代,对数据进行有效的分类及分析是一个重要且极具挑战性的问题。根据数据统计意义上的分布特性,子空间是最为流行的数据“容器”之一。虽然在过去的10-20年,大量的相关研究,特别是基于谱聚类方法的研究,获得一系列的进展,但始终围绕着数据表达的框架展开。"Robust Subspace Segmentation by Simultaneously Learning Data Representations and Their Affinity Matrix"这项工作试图突破这一框架,即同时学习数据表达和相似性矩阵。该项工作获得了IJCAI专家的一致认可,并被推荐为20分钟大会报告。
另一项工作"Online Robust Low Rank Matrix Recovery"提出了一种鲁棒的在线低秩矩阵恢复的算法。低秩矩阵数据在现实应用中广泛存在,例如人脸识别,视频监控,数据恢复等。该工作主要从两项指标上作出了改进:1)对数据噪音和破坏具有更强的鲁棒性; 2)对大数据而言,可通过轻便的在线方式对数据进行处理。该项工作将在IJCAI大会上给出10分钟大会报告。
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