为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法，借鉴成分识别理论的观点，设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数，用高斯成分来拟合物体的边缘图像，使得物体的表征由单一的像素表示转变为利用成分进行表征的方式。为了使得拟合结果更具有健壮性，在算法中还引入了分裂-归约机制来对拟合结果进行修正。实验结果表明，这种拟合手段能够很好地描述物体的特征成分，为图像进行后期的高级语义处理奠定了基础。