研究这个主题，可以找到作者使用“Bag of Words”模型进行图像分类/检索的论文，而其他人使用“Bag of features”模型进行类似的任务。 / p>
即使我对所涉及的方法有基本的了解（检测和提取视觉词，构建视觉词典，使用机器学习来训练分类器），我仍然看不出两种模型之间的区别。他们是同义词吗？也许我错过了显示差异的具体例子/文档......
答案 0 :(得分：7)
首先，文档检索的 Bag of Words 模型。该模型将每个文档（以及查询）视为一个单词包（不考虑每个单词的位置）。因此，每个文档都被转换为语言字典大小的向量，保持每个术语的频率（直方图）
视觉词汇或功能包用图像和带有功能的单词（或＆＃34; Visual Words＆＃34;）替换文档创建一个非常相似的图像表示。所以是的，BoF是BoVW的同义词。 BoW是关于文本检索的。