一、个人简介

刘新旺，国防科技大学计算机学院教授，博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金获得者。主要研究兴趣包括核算法、多视图聚类算法、深度聚类等。发表IEEE Trans及CCF A类论文100余篇，包括IEEET-PAMI、IEEE T-KDE、IEEET-IP、ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等。谷歌学术引用6700余次。担任AAAI 2020-2022、IJCAI2020-2022等国际人工智能顶级会议的资深程序委员会委员，以及IEEE TNNLS、Information Fusion的编委/副主编。主持科技部“新一代人工智能” 重大项目、国家自然科学基金面上项目等，研究成果曾获湖南省自然科学一等奖。更多信息详见xinwangliu.github.io。

二、报告内容

题目：鲁棒多模态聚类算法最新进展

摘要：提出了矩阵范数正则化多模态聚类算法以降低冗余性和增强多样性；提出了缺失多模态分类、聚类算法以解决具有缺失模态的分类、聚类等学习问题；提出了噪声多模态分类、聚类算法以解决具有噪声模态的分类、聚类等学习问题。