针对非线性分布的数据样本在原始特征空间可分性较差的问题,文中提出一种基于核迁移稀疏编码的跨域图像分类方法,并应用于图像分类.首先将图像特征和字典映射到一个高维的再生核希尔伯特空间,使得线性不可分问题变为线性可分问题.然后在高维特征空间中对每个样本数据进行表示.文中算法不仅有效地处理非线性结构数据,而且考虑了源域和目标域的分布差异以及几何结构信息,获得更为鲁棒的稀疏表达,提高跨域图像分类精度.
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