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针对多类物体识别中计算量大、识别率低等问题,在现有模拟视觉系统的计算模型基础上,对原模型进行了改进,提出了改进模型.首先,通过有效的算法提取图像中的兴趣点,并以此为中心选择适当尺度的小块作为特征模板,从而提高模板有效性;然后,确立了以固定兴趣点个数的方法来选择兴趣点,从而解决多类物体识别中兴趣点选取的阈值问题.对多类物体分类识别的实验结果表明:改进后的模型比原有模型具有更快的识别速度和更高的识别率.