计算机辅助设计与图形学学报

作者：周国华, 韩少勇, 徐亦卿, 顾晓清, 倪彤光, 殷新春

关键词：投影重构, 领域适应, 字典对学习, 图像识别

图像识别中数据来源复杂,不同领域的数据在分布上存在差异等问题.为提高跨领域图像的识别能力,提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法.该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域,使用综合和分析字典对来对齐不同领域的样本,并利用字典原子与类信息的关联将判别信息从源域传递到目标领域;同时,通过分析字典约束项提高字典的判别性,通过源域目标域的分类判别项最小化每类数据的分类误差和最大化类间差异,达到提高稀疏系数的判别性的目的.利用Caltech-256和Office数据集进行的实验结果表明,所提方法在Surf特征单源域和多源域实验中分别获得54.99%和58.64%分类精度;在深度特征单源域和多源域实验中分别获得91.43%和92.66%分类精度.

来源：2025年第7期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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