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針對視覺詞袋（BOV）模型中過大的視覺詞典會導致圖像分類時間代價過大的問題，提出一種加權最大相關最小相似（ W-MR-MS）視覺詞典優化準則。首先，提取圖像的尺度不變特征轉換（SIFT）特征，并用K-Means算法對特征聚類生成原始視覺詞典；然后，分別計算視覺單詞與圖像類別間的相關性，以及各視覺單詞間的語義相似性，引入一個加權系數權衡兩者對圖像分類的重要程度；最后，基于權衡結果，刪除視覺詞典中與圖像類別相關性弱、與視覺單詞間語義相似性大的視覺單詞，從而達到優化視覺詞典的目的。實驗結果表明，在視覺詞典規模相同的情況下，所提方法的圖像分類精度比傳統基于K-Means算法的圖像分類精度提高了5.300-/0；當圖像分類精度相同的情況下，所提方法的時間代價比傳統K-Means算法下的時間代價降低了32. 18%，因此，所提方法具有較高的分類效率，適用于圖像分類。
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