bag of words

1. 정의
   1. 문서를 자동으로 분류하는 방법 중 하나
   2. 문서 내의 단어의 빈도와 분포를 보고 어떤 종류의 문서인지 판단
      1. Ex) 미드필더, 골기퍼, 심판 --> 축구
   3. 과정
      1. 등장하는 단어로부터 단어장을 생성해 출현 횟수 측정
      2. 출현 빈도로 히스토그램 작성
      3. 히스토그램으로부터 문서 속성 분류
2. 영상처리에서 bag of words
   
   1. 코드북 생성
      1. 영상 feature(SIFT, orb...)를 추출한 후, clustering --> feature 대표할 수 있는 코드 생성 및 코드를 모아놓는 코드북 생성
      
   2. 임의의 영상에서 feature를 추출 한 후 clustering --> codebook의 code와 비교해 히스토그램으로 표현해 이미지 분류 및 인식
3. orb slam에서 bag of words
   1. 과정
      1. 영상에서 추출한 ORB feature로부터 code 및 codebook 생성
      2. orb slam을 이루는 3가지 시스템 전반에 걸쳐 사용
   2. 사용
      1. Tracking
         1. tracking 과정에서 lost가 발생한 경우 --> global relocalization
            1. global relocalization: 새로 들어오는 영상의 ORB feature를 이전에 생성된 keyframe의 map point로 구성된 bag of words와 비교하는 과정
         2. 이후 충분히 유효한 값이 나오면 tracking을 이어서 실시
      2. local mapping --> ?
         1. 새로운 keyframe이 생성되는 경우 key frame을 나타내는 bag of words를 계산 --> 새로운 map point의 triangulation의 계산을 도움
      3. loop closing
         1. 새로운 key frame이 local mapping 과정에서 만들어진 keyframe의 bag of words 내의 값고 유사하다면 --> 이전에 지나온 장소로 판단하고 loop closing 후보로 분류