為了模擬圖像分類任務中待分類目標的可能分布，使特征采樣點盡可能集中于目標區域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進的有偏采樣算法。原算法將目標基于區域特征出現的概率和顯著圖結合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區域特征進行編碼，導致量化誤差較大。改進的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數據集上進行實驗，平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗證了算法的有效性。
