【摘 要】
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本文通过在图像局部特征基础上基于高斯混合模型建立全局视觉词汇，用局部特征相对于不同视觉单词的后验概率之和所形成的特征向量来描述图像，最终利用基于线性核的支持向量机进
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,宁波大学信息科学与工程学院,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展规划(No.2007CB311004);国家自然科学基金(No.60672071);浙江省自然科学基金重点项目(No.D1080807);浙江省教育厅科研项目(No.Y200803738)
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本文通过在图像局部特征基础上基于高斯混合模型建立全局视觉词汇，用局部特征相对于不同视觉单词的后验概率之和所形成的特征向量来描述图像，最终利用基于线性核的支持向量机进行图像分类．实验中比较了与其它同类方法在PASCAL Voc 2006图像集上的分类结果，验证了本文提出的分类方法及其与目标区域（前景）特征相结合在提高分类效果上的有效性．
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