.这是一篇经典论文。Bag-of-wordsmodel(BoWmodel)最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索（IR）领域.该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档.近年来,BoW模型被广泛应用于计算机视觉中.与应用于文本的BoW类比,图像的特征(feature)被当作单词(Word),把图像“文字化”之后，有助于大规模的图像检索.也有人把简写为Bag-of-Featuremodel(BOFmodel)或Bag-of-Visual-Word(BOVWmodel).