Abstract-We present a new domain adaption approach for att lösa problem med cross-domain mönsterigenkänning, d.v.s. de data eller funktioner som ska behandlas och erkännas samlas in från olika områden av intresse. Inspirerade av kanonisk korrelationsanalys (CCA) använder vi härledd korrelationsdelrymd som en gemensam representation för att associera data över olika domäner, och vi avancerar reducerade kärntekniker för kärnan CCA (KCCA) om ickelinjär korrelationsdelrymd är önskvärd. Sådana tekniker gör inte bara KCCA-beräkningen mer effektiv, potentiella övermonteringsproblem kan också lindras. Istället för att direkt utföra igenkänning i det härledda CCA-delutrymmet (som tidigare CCA-baserade domänanpassningsmetoder gjorde), förespråkar vi exploatering av domänöverföringsförmågan i detta subrymdsområde, där varje dimension har en unik förmåga att associera data över domäner. I synnerhet föreslår vi en ny stöd vektor maskin (SVM) med en korrelation regularizer, namngiven korrelation-överföring SVM, som införlivar domänanpassning förmåga till klassificering design för cross-domain igenkänning. Vi visar att vår föreslagna domänanpassnings- och klassificeringsmetod med framgång kan tillämpas på en mängd olika igenkänningsuppgifter som t.ex. igenkänning av korsvisa åtgärder, handskriven igenkänning av siffror med olika funktioner och klassificering av bilder till text eller text till bild. Utifrån våra empiriska resultat verifierar vi att vår föreslagna metod överträffar state-of-the-art domänanpassningsstrategier när det gäller igenkänningsprestanda.
Inspirerad av Canonical Correlation Analysis (CCA), använder författarna till REF en korrelation subspace som en gemensam representation för att associera data över olika domäner.
Heterogeneous Domain Adaptation and Classification by Exploiting the Correlation Subspace
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}