本論文では、クロスドメインの視覚認識向けに新しい非監督ドメイン適応手法を提案します。私たちは、統計的にも幾何学的にもドメイン間のずれを軽減する統一フレームワークを提示し、これをJoint Geometrical and Statistical Alignment (JGSA)と呼びます。具体的には、ソースドメインとターゲットドメインのデータを低次元部分空間に射影する2つの結合射影を学習します。これらの部分空間では、幾何学的なずれと分布のずれが同時に軽減されます。目的関数は効率的に閉形式で解くことができます。広範な実験により、提案手法が合成データセットおよび3つの異なる実世界クロスドメイン視覚認識タスクにおいて、いくつかの最先端のドメイン適応手法を大幅に上回ることが確認されています。