现有的目标检测识别技术在理想环境（背景单一、目标分辨率高等）中已经取得了显著的效果，但在更为普适开放的环境下往往无法正常工作。复杂场景下小目标的检测和识别研究面临环境的复杂性、目标特性的复杂性和数据的不完备性三个层面的挑战。本文解决该问题的基本思路是在源域知识的指导下，修正目标域样本在特征空间的联合概率分布，从而提高样本目标域特征的可分性。本文针对分布不一致的问题，从上下文信息、信息补偿以及数据增强这三个层面展开研究。

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