【摘 要】
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传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model,Bo VWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—＂视觉停用词＂,也会降低视觉词典的语义分辨能力.针
【机 构】
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武警工程大学电子技术系,河南工程学院计算机学院,解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60872142,No.61379152）, 全军军事学研究生课题资助项目（No.YJS1062）
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传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model,Bo VWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—＂视觉停用词＂,也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,
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