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視覺詞袋模型廣泛地應用于圖像分類與圖像檢索等領域．在傳統詞袋模型中，視覺單詞統計方法忽略了視覺詞之間的空間信息以及分類對象形狀信息。導致圖像特征表示區分能力不足．提出了一種改進的視覺詞袋方法。結合顯著區域提取和視覺單詞拓撲結構，不僅能夠產生更具代表性的視覺單詞，而且能夠在一定程度上避免復雜背景信息和位置變化帶來的干擾．首先，通過對訓練圖像進行顯著區域提取。在得到的顯著區域上構建視覺詞袋模型．其次，為了更精確地描述圖像的特征，抵抗多變的位置和背景信息的影響，該方法采用視覺單詞拓撲結構策略和三角剖分方法，融入全局信息和局部信息．通過仿真實驗，并與傳統的詞袋模型及其他模型進行比較。結果表明。該方法獲得了更高的分類準確率．
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