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在許多實際工程應用中，訓練場景（源域）和測試場景（目標域）的分布并不相同，如果將源域中訓練的分類器直接應用到目標域，性能往往會出現(xiàn)大幅度下降。目前大多數(shù)域自適應方法以概率推導為基礎。從圖像特征表達的角度出發(fā)，針對自適應圖像分類問題，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，距離目標樣本最近的三個目標域樣本被用來幫助魯棒地表達局部近鄰幾何信息；最后，結合字典和局部近鄰信息實現(xiàn)編碼，并利用最近鄰分類器完成分類。因為協(xié)同特征通過融合目標域局部近鄰信息，獲得了更強的魯棒性和區(qū)分性，基于該特征編碼的分類方法具有更好的分類性能。在域自適應數(shù)據(jù)集上的對比實驗結果表明所提算法是有效的。
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