تكييف سمات الصورة

يمكن اعتبار السمات البصرية كإشارة دلالية من المستوى المتوسط التي تجسر الفجوة بين ميزات الصورة منخفضة المستوى وفئات الأجسام عالية المستوى. وبالتالي، تتمتع السمات بميزة تجاوز الفئات الدلالية المحددة أو وصف الأجسام عبر الفئات. بما أن السمات غالبًا ما يمكن تسميتها بشريًا وهي محددة المجال، فإن الكثير من العمل يقوم بإنشاء تسميات السمات بشكل خاص أو يأخذها من أنطولوجيا تعتمد على التطبيق. لتسهيل التطبيقات الأخرى باستخدام السمات، من الضروري تطوير طرق يمكنها تكييف مجموعة معرفة محددة جيدًا من السمات مع صور جديدة. في هذه الورقة، نقترح إطارًا لتكيف سمات الصورة. الهدف هو تكييف معرفة السمات تلقائيًا من مجموعة صور مساعدة محددة جيدًا إلى مجموعة صور مستهدفة، مما يساعد في التنبؤ بالسمات المناسبة للصور المستهدفة. في الإطار المقترح، نستخدم دالة خريطة غير خطية تتوافق مع عدة نوى أساسية لرسم كل صورة تدريب من مجموعات الصور المساعدة والمستهدفة إلى فضاء هيلبرت النواة المتكررة (RKHS)، حيث نقوم بتقليل عدم تطابق توزيع البيانات بين الصور المساعدة والمستهدفة. من أجل الاستفادة من الصور غير المعنونة، ندمج عملية تعلم شبه إشرافي. نقدم أيضًا دالة فقدان قوية في إطار عملنا لإزالة عدم الصلة المشتركة وضوضاء صور التدريب. تظهر التجارب على زوجين من مجموعات الصور المساعدة والمستهدفة أن الإطار المقترح لديه أداء أفضل في التنبؤ بالسمات للصور الاختبار المستهدفة، مقارنة بثلاثة خطوط أساس وطريقتين متقدمتين لتكيف المجال.