不完备多视图学习

报告题目：不完备多视图学习

报告人：文杰哈尔滨工业大学（深圳）教授、博导

报告时间：2025年3月15日13:30-15:30

报告地点：秀山校区艺设楼214会议室

报告对象：伟德国际bevictor1946及相关学院师生

主办单位：伟德国际bevictor1946

报告内容：近年来，随着信息技术的飞速发展，多视图/多模态数据已成为贯穿科研、工业与社会生活各领域的核心数据形态。诚如古语“兼听则明，偏信则暗”，单一来源的信息（即单视图/单模态数据）往往只能提供对客观事物片面、局部的认知，如同“盲人摸象”。与之相比，多视图数据通过整合来自不同来源、不同视角域的异构数据信息，能够构建起对同一事物更为全面、立体的理解。然而许多传统多视图学习方法普遍基于视图数据的完备性假设来建模，不适于处理应用中存在部分视图缺失情形下的缺失多视图数据处理任务。近年来，面向缺失多视图数据学习的研究受到了非常多的关注，在各大国际顶级期刊和会议上也涌现出了非常多工作。本次报告将从不完备多视图无监督聚类→不完备多视图缺失（不完备）多标签学习、从未缺失有限数据信息挖掘→缺失信息推理与利用等多个层面分享团队在“缺失多视图学习”方面的工作。

报告人简介：文杰，哈尔滨工业大学（深圳）教授，博导，IEEE/CCF/CSIG高级会员。2019年获评“中国博士后创新人才支持计划”。主持国基面上+青年、广东省青年提升（省优青）等十多个项目。研究方向包括多模态/多视图学习、异常检测、目标检测等，在TPAMI、NIPS、ICML、CVPR等期刊和会议上发表论文百余篇，谷歌学术引用8900多次，6篇一作/通讯论文入选ESI高被引论文，获AAAI 2023优秀论文奖。担任TPAMI、TIP、TIFS、TCSVT、Pattern Recognition期刊副编辑，担任Information Fusion期刊领域编辑，担任中国人工智能学会旗舰SCI期刊CAAI TRIT期刊青年编委，担任NeurIPS、ICML、ICLR、ACMMM等A类顶会领域主席。