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在許多實(shí)際工程應(yīng)用中，訓(xùn)練場景（源域）和測試場景（目標(biāo)域）的分布并不相同，如果將源域中訓(xùn)練的分類器直接應(yīng)用到目標(biāo)域，性能往往會(huì)出現(xiàn)大幅度下降。目前大多數(shù)域自適應(yīng)方法以概率推導(dǎo)為基礎(chǔ)。從圖像特征表達(dá)的角度出發(fā)，針對自適應(yīng)圖像分類問題，提出一種新的基于協(xié)同特征的無監(jiān)督方法。首先，所有源樣本被作為字典；然后，距離目標(biāo)樣本最近的三個(gè)目標(biāo)域樣本被用來幫助魯棒地表達(dá)局部近鄰幾何信息；最后，結(jié)合字典和局部近鄰信息實(shí)現(xiàn)編碼，并利用最近鄰分類器完成分類。因?yàn)閰f(xié)同特征通過融合目標(biāo)域局部近鄰信息，獲得了更強(qiáng)的魯棒性和區(qū)分性，基于該特征編碼的分類方法具有更好的分類性能。在域自適應(yīng)數(shù)據(jù)集上的對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法是有效的。
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