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Learning Robust Face Representation With Classwise Block-Diagonal Structure 期刊论文
IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2014, 卷号: 9, 期号: 12, 页码: 2051-2062
作者:  Li, Yong;  Liu, Jing;  Lu, Hanqing;  Ma, Songde
浏览  |  Adobe PDF(2662Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：457/142  |  提交时间：2015/09/21
Robust Face Recognition  Low-rank And Sparse Representation  Classwise Block-diagonal Structure  
What Visual Attributes Characterize an Object Class? 会议论文
Asian Conference on Computer Vision (ACCV), Singapore, 2014
作者:  Jianlong Fu;  Jinqiao Wang;  Xin-Jing Wang;  Yong Rui;  Hanqing Lu
浏览  |  Adobe PDF(3432Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：336/62  |  提交时间：2015/08/19
Visual Attributes Characterize  
Semi-supervised Unified Latent Factor learning with multi-view data 期刊论文
MACHINE VISION AND APPLICATIONS, 2014, 卷号: 25, 期号: 7, 页码: 1635-1645
作者:  Jiang, Yu;  Liu, Jing;  Li, Zechao;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(1009Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：343/80  |  提交时间：2015/08/12
Multi-view Learning  Semi-supervised Learning  Unified Latent Factor Learning  Nonnegative Matrix Factorization  
Personalized Geo-Specific Tag Recommendation for Photos on Social Websites 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2014, 卷号: 16, 期号: 3, 页码: 588-600
作者:  Liu, Jing;  Li, Zechao;  Tang, Jinhui;  Jiang, Yu;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2207Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：384/99  |  提交时间：2015/08/12
Geo-location Preference  Personalized Tag Recommendation  Subspace Learning  Tagging History  User Preference  
Clustering-Guided Sparse Structural Learning for Unsupervised Feature Selection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2014, 卷号: 26, 期号: 9, 页码: 2138-2150
作者:  Li, Zechao;  Liu, Jing;  Yang, Yi;  Zhou, Xiaofang;  Lu, Hanqing
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Feature Selection  Nonnegative Spectral Clustering  Latent Structure  Row-sparsity  
Semi-supervised multi-graph hashing for scalable similarity search 期刊论文
COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2014, 卷号: 124, 期号: 1, 页码: 12-21
作者:  Cheng, Jian;  Leng, Cong;  Li, Peng;  Wang, Meng;  Lu, Hanqing;  Jian Cheng
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Hashing  Multiple Graph Learning  Multiple Modality  Semi-supervised Learning