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Bag-of-Features(BOF)模型使用编码矢量的某一特定统计值表征图像,与基于传统核函数的支持向量机相配合完成对图像的分类,所带来的问题是会丢弃大量判别信息以及最优核函数的选择。因此,本文将硬分配编码矢量服从的多项分布、软分配编码矢量服从Dirichlet分布,并以此作为图像的内容描述,利用最大似然算法估计其中参数,然后使用概率乘积核函数计算图像两两之间的核函数,最后使用支持向量机对图像进行分类。公开图像数据集上的实验结果表明,本文算法取得了更优的分类性能。