增强量化的Bag-of-Features模型：原理、优化与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉与模式识别领域，对图像、视频等数据的有效表示与分析一直是核心研究内容。Bag-of-Features（BoF）模型，作为一种经典的数据表示方法，自诞生以来便在众多领域得到了广泛应用。该模型起源于文本处理中的词袋模型（Bag-of-Words），其核心思想是忽略文本的语法和语序，仅用一组无序的单词来表达一段文字或一个文档。在2004年，BoF模型被引入计算机视觉领域，它将图像中的局部区域或关键点特征看作是文本中的单词，通过聚类算法将这些局部特征聚类，每个聚类中心被视为