. Morvant, de toute l'information cible disponible et a fortiori d'étiquettes cibles Avec cette idée, nous avons proposé une généralisation de DASF) au cadre de l'AD semi-supervisée, permettant de considérer l'ensemble des données étiquetées disponibles. Comme DASF, notre méthode - SSDASF -est capable d'inférer des modèles parcimonieux même lorsque la tâche d'AD est difficile. Nous avons, de plus, prouvé que notre programme linéaire est pseudo-robuste, ce qui nous a permis d'étudier la capacité en généralisation de notre méthode en la liant aux termes de régularisation. Notre étude théorique a été confirmée empiriquement lors des expériences réalisées, 2011.

A. S. and Q. G. Gensel-j, Image and video indexing using networks of operators, Journal on Image and Video Processing, 2007.

B. M. Blum-a and . Srebro-n, Improved guarantees for learning via similarity functions, Proceedings of COLT. CAp, 2008.

B. S. , L. T. Luu-t, and . Pal-d, Impossibility theorems for domain adaptation, 2010.

B. A. Torresani-l, Exploiting weakly-labeled web images to improve object classification: a domain adaptation approach, Proceedings of NIPS, 2010.

B. J. and F. D. Kakade-s, Domain adaptation with coupled subspaces, Proceedings of AISTATS, 2011.

D. Iii, H. Daumé-iii-h, . Kumar-a, and . Saha-a, Frustratingly easy domain adaptation Co-regularization based semisupervised domain adaptation, Proceedings of ACL. Proceedings of NIPS, 2007.

E. M. Van-gool-l, W. C. , and W. J. Zisserman-a, The PASCAL visual object classes challenge, 2007.

H. J. Smola-a, . Gretton-a, . Borgwardt-k, and . Schölkopf-b, Correcting sample selection bias by unlabeled data, Proceedings of NIPS, 2006.

J. J. Zhai-c, Instance weighting for domain adaptation in nlp, Proceedings of ACL, 2007.

M. Y. and M. M. Rostamizadeh-a, Domain adaptation: Learning bounds and algorithms, Proceedings of COLT, 2009.

M. E. and H. A. Ayache-s, Sparse domain adaptation in projection spaces based on good similarity functions, Proceedings of ICDM, 2011.

M. E. and H. A. Ayache-s, Parsimonious unsupervised and semi-supervised domain adaptation with good similarity functions, Knowledge and Information Systems, 2012.

P. S. , Y. Q. Ieee-tkde, . J. Quionero-candela, S. A. Sugiyama-m, and . Lawrence-n, A survey on transfer learning Dataset Shift in Machine Learning, 2009.

S. A. and O. P. Kraaij-w, High-Level Feature Detection from Video in TRECVid: a 5-Year Retrospective of Achievements, Multimedia Content Analysis, Theory and Applications, 2009.

S. M. , N. S. Kashima-h, B. P. Von, and . Kawanabe-m, Direct importance estimation with model selection and its application to covariate shift adaptation, Proceedings of NIPS, 2007.

X. H. Mannor-s, Robustness and generalization, Machine Learning Journal, vol.86, issue.3, pp.391-423, 2012.