【摘 要】
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传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配，随着阶数的增加，从而导致组合爆炸问题。为此，提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格，每个网格内的尺度不变特征转
【机 构】
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中国移动南方基地,广东技术师范学院计算机科学学院
【基金项目】
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广东省高等学校科技创新基金资助项目（2013KJCX0117）.
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传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配，随着阶数的增加，从而导致组合爆炸问题。为此，提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格，每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合。同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征，其余特征作为子特征，将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息。通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征，并结合支持向量机进行图像分类实验，结果表明，该方法分类准确率提高了约4％，可有效避免组合爆炸问题。
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