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鉴于常规词袋模型中图像局部特征对图像信息表达不全面的特点,提出一种基于图像Laplace谱结构特征与局部特征相结合的图像分类方法.在提取基于图像均匀划分的Laplace谱结构特征后,对图像进行尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,简称SIFT)的抽取及描述;构造基于图像特征的视觉词典;根据视觉词典对图像特征进行量化,得到图像的全局特征直方图表示;构造支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器并进行图像分类.实验验证了该