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構建視覺詞典是視覺詞袋模型中的關鍵步驟，目前大多數視覺詞典是基于k-means及其改進算法聚類生成。但由于k-means聚類的局限性以及樣本空間結構的復雜性與高維性，該方式構建的視覺詞典存在區分性較差、構建時間過長、不包含空間信息等問題。為此，提出一種改進的視覺詞袋模型生成方法，以縮短視覺詞典的構建時間。提取圖像的局部特征點，構成局部特征點描述集。學習二進制哈希函數，將局部特征點映射為視覺單詞，并對視覺詞進行過濾，生成二進制哈希碼的視覺詞典。利用生成的視覺詞典，結合空間金字塔匹配模型生成新的視覺詞典模型，將圖像表示為空間金字塔直方圖向量，并應用于圖像分類和檢索。實驗結果表明，該模型具有較高的分類精度和檢索性能。
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