Detta dokument beskriver en ny metod för oövervakad domänanpassning (DA) med hjälp av egenskaperna hos de subrymder som spänner över käll- och måldomänerna, när den projiceras längs en väg i Grassmann-grenröret. Vår föreslagna metod använder både de geometriska och statistiska egenskaperna hos de subrymder som spänner över de två domänerna för att uppskatta en sekvens av optimala mellanliggande subrymder. Detta skapar en väg av kortaste längd mellan subrymderna för käll- och måldomäner, där distributionerna av de projicerade käll- och måldomändata är identiska när de projiceras på dessa mellanliggande subrymder (som ligger längs vägen). Vi utökar vårt koncept till kärnrymden och utför icke-linjära projektioner på subrymderna med hjälp av kärntricket. Projektioner av käll- och måldomäner på dessa mellanliggande delrymder används för att erhålla den stegvisa (eller gradvisa) förändringen av de geometriska såväl som de statistiska egenskaperna hos delrymder som spänner över käll- och måldomänerna. Resultat på objekt- och händelsekategorisering med hjälp av verkliga datauppsättningar, visar att vår föreslagna optimala väg i Grassmann-grenröret ger bättre resultat för problemet med DA än den vanliga geodesiska vägen.
Samanta m.fl. i REF beskriva en ny metod för oövervakad domänanpassning (DA) med hjälp av egenskaperna hos de delrymder som spänner över käll- och måldomänerna, när den projiceras längs en väg i Grassmann-grenröret.
Modeling Sequential Domain Shift through Estimation of Optimal Sub-spaces for Categorization.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}