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在对目标进行分类识别过程中,对其特征的有效提取直接影响最后分类的精度。针对此类问题,提出了基于Tri-training算法对图像进行多特征融合分类,通过利用Principal Component Analysis(PCA)主成分分析法,并结合目前比较实用的半监督学习Tri-training算法对图像显著目标进行分类,其中Tri-training算法是以Support Vector Machine(SVM)、Nave Bayes(NB)、Back Propagation(BP)为基分类器,将图像的多