컴퓨터 비전에서 "Bag of Words"와 "기능 모음"의 차이점은 무엇입니까?

Question

제목을 연구하면 "Bag of Words"모델을 사용하여 작성자가 이미지 분류/검색하는 동안 논문을 찾을 수 있고, 다른 사람들은 "Bag of features"모델을 사용하여 유사한 작업을 수행 할 수 있습니다.

내가 참여 방법에 대한 기본적인 이해를 가지고 있지만 (시각적 사전을 구축, 감지 및 시각적 단어를 추출, 분류 자 ​​훈련을 배우고 사용하는 기계), 난 아직 두 모델의 차이를 볼 수 없습니다. 그것들은 동의어입니까? 어쩌면 내가 차이점을 보여줍니다/문서 ... 구체적인 예를 놓친

Answer 1

는 처음 문서 검색을 위해 단어 모델의 가방이 있었다. 이 모델은 모든 문서 (및 쿼리도)를 단어 모음으로 간주합니다 (각 단어의 위치를 ​​고려하지 않음). 그래서 모든 문서는 이미지와 단어 문서 교환 카메라 단어 또는 기능의 백의 백 각 용어의 빈도를 유지 언어 사전 (히스토그램)

크기의 벡터로 형질 전환 그리고 기능 (또는 "카메라 단어")를 이미지의 매우 유사한 표시를 생성한다. 그래서 예 BOF는 BoVW의 동의어입니다. 활은 텍스트 검색에 관한 것입니다.