摘要 图像分类是一个经典的视觉任务。无论是分类、识别、检测等任务，都容易受到视角变化、光照、尺度、变形、遮挡、背景、类内实体等因素的影响，所以寻找合适的图像特征表示是一个比较重要的任务。本篇主要介绍了词袋模型表示。 图像表示 图像表示有很多方法，例如之前提到的SIFT特征、纹理特征、HOG特征，甚至直接对图像分块、随机选择图像块也可以表示图像。 词袋模型 词袋模型也可以用来表示一张图像。词袋模型简单来说就是选取一些图像基元构成字典。对于一张图片，首先对其进行分割，统计这些图像块在字典中的统计直方图，根据统计直方图特征确定图片属于哪种类别。 以下述三幅图为例，训练时，每幅图首先分别选出三张基元(如何选取见下文)，因此得到了9个基元的词袋。 对于一张测试图像，同样提取图像块并和字典中的9个基元比较，统计其出现个数，根据统计特征进行分类。 词袋模型其实也广泛用在自然语言处理中,比如可以用它来做主题推断等等。 最后一部分是图像块(基元)的提取，这里有许多方法可以提取。例如对于一张图片，可以使用SIFT提取几个区域，并用SIFT描述符来描述。这样一张图片就表示成多个SIFT描述符形成的文
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