TY - JOUR T1 - Image Classification via Sparse Representation and Subspace Alignment TT - طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از نمایش تُنُک و تطبیق زیرفضا JF - jsdp JO - jsdp VL - 17 IS - 2 UR - http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-887-fa.html Y1 - 2020 SP - 58 EP - 47 KW - Image classification KW - Visual domains adaptation KW - Sparse representation KW - Subspace alignment N2 - در بیش‌تر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش تصویر، فرض اولیه بر این است که توزیع احتمال داده‌های آموزشی (دامنه منبع) و آزمایش (دامنه هدف) یکسان است؛ اما در کاربردهای دنیای واقعی، برخی معیارها نظیر حالت تصویر، روشنایی یا کیفیت تصویر، موجب ایجاد اختلاف قابل‌توجهی بین دو مجموعه آموزشی و آزمایش می‌شود. به همین دلیل، اغلب مدل‌های ایجاد‌شده بر روی داده‌های آموزشی عملکرد ضعیفی بر روی داده‌های آزمایش خواهند داشت؛ بااین‌حال‌، روش‌های تطبیق دامنه، راه‌حل بسیار مؤثری برای کاهش اختلاف توزیع بین دامنه‌های آموزشی و آزمایش هستند. در این مقاله یک روش تطبیق دامنه با عنوان نمایش تُنُک و تطبیق زیرفضا (SRSA) پیشنهاد شده است، که با وزن‌دهی مجدد نمونه‌های آزمایش و نگاشت داده‌ها به یک زیرفضای جدید مشکل اختلاف توزیع داده‌ها را به‌خوبی مرتفع می‌سازد. SRSA با استفاده از یک نمایش تُنُک، بخشی از مجموعه داده‌های هدف را که ارتباط قوی‌تری با داده‌های منبع دارند، انتخاب می‌کند؛ علاوه‌بر آن، SRSA با نگاشت داده‌های تُنُک هدف و داده‌های منبع به زیرفضاهای مستقل، اختلاف توزیع آنها را درفضای به‌دست‌آمده کاهش می‌دهد؛ درنهایت با برروی‌هم‌گذاری زیرفضاهای نگاشت‌شده، SRSA اختلاف توزیع بین داده‌های آموزشی و آزمایش را به کمینه می‌رساند. ما روش پیشنهادی خود را با ترتیب‌دادن چهارده آزمایش بر روی پایگاه داده‌های‌ بصری مختلف مورد ارزیابی قرار‌داده و با مقایسه نتایج به‌دست‌آمده، نشان داده‌ایم که SRSA عملکرد بهتری در مقایسه با جدیدترین روش‌های یادگیری ماشین و تطبیق دامنه دارد. M3 10.29252/jsdp.17.2.58 ER -