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近年来,基于bag-of-words模型的图像表示方法由于丢弃了视觉词汇之间的空间位置关系,且存在冗余信息,从而不能有效地表示该类图像。针对传统词袋模型视觉词汇之间相对位置关系利用不足,以及语义信息不明确的问题,提出采用基于支持区域的视觉短语来表示图像。通过支持区域探测得到图像中对分类起重要作用的支持区域,然后对支持区域上的视觉词进行空间建模得到视觉短语用于分类。最后在标准数据集UIUC-Sports8图像库和Scene-15图像库上进行对比实验,实验结果表明该算法具有良好的图像分类性能。