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 * Bag-of-Features
 
 Bag-of-Keypointsとも．
 
 [[SIFT]]の特徴記述子である128次元ベクトルを単語とみなし，
 複数枚の画像から抽出された特徴ベクトル群をクラスタリングする．
 このときの各クラスタの中心をVisual Wordsとして辞書を作成する．
 この辞書を使ってある画像から抽出された特徴ベクトル群をVisual Wordsにマッチさせ，
 その出現頻度のヒストグラムを作る．
 
 利用する画像は正負合わせて数千枚
 辞書中の単語数は数百から数千
 とされるが，数学的根拠はまだ調べてない．
 
 ちなみに，画像一枚から一つのヒストグラムが作られる．
 作られたヒストグラムの次元数は辞書中の単語数と等しい．
 
 ** 参考
 
 - 柳井先生の解説が詳しい
 -- http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/ssii08/ssii08-yanai.pdf
+
+- 実際にやってみる
+-- http://d.hatena.ne.jp/mjmania/20100123/1264221761