Abstract-Vi presenterar en anpassningsalgoritm fokuserad på beskrivningen av dataförändringar under olika förvärvsförhållanden. När man överväger en källa och en destinationsdomän utförs anpassningen genom att omvandla den ena datamängden till den andra med hjälp av en lämplig icke-linjär deformation. Den så småningom icke-linjära omvandlingen är baserad på vektorquantization och graf matchning. Kartläggningen av överföringslärande definieras på ett oövervakat sätt. När denna kartläggning har definierats projiceras proverna i den ena domänen på den andra, vilket gör det möjligt att tillämpa alla klassificerings- eller regressorer i den omvandlade domänen. Experiment på utmanande fjärranalysscenarier, såsom multitemporal mycket hög upplösning bildklassificering och ersättning för vinkeleffekter, visar giltigheten hos den föreslagna metoden för att matcha relaterade domäner och förbättra tillämpningen av cross-domains bildbehandlingstekniker. Index Terms-Domain anpassning, modellportabilitet, multitemporal klassificering, stöd vektor maskin (SVM), överföring lärande.
En oövervakad funktion överföringsmetod baserad på funktionsutrymme kluster och graf matchning föreslås i REF.
Graph Matching for Adaptation in Remote Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}