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【数学与信息学院崔金荣副教授团队在IEEE TIP（IF13.7）连续发表两篇多视图聚类研究论文】
近日，数学与信息学院、软件学院崔金荣副教授在计算机图像处理领域知名期刊IEEE Transactions on Image Processing（中科院一区Top，影响因子13.7）上连续发表两篇研究论文。第一篇提出基于元信息压缩的深度多视图聚类框架，通过信息压缩器与语义拼图机制，在尽可能少的信息条件下提取关键语义并降低冗余干扰，解决了现有方法在互补信息与关键细节之间的两难困境。第二篇提出簇级语义引导的深度多视图聚类框架，通过判别性簇蒸馏与簇引导语义聚合模块，增强簇间可分性与样本内在关系的建模能力，有效提升了聚类特征的判别性。
两项研究分别为多视图无监督学习中的冗余信息干扰和聚类结构可分性不足问题提供了创新解决方案，在多视图数据集上取得了优于现有方法的性能。该系列成果也是课题组自2022年来在人工智能领域取得的又一重要进展，此前相关研究已发表于IEEE TNNLS、IEEE TMI等权威期刊。