图像特征分为全局特征和局部特征两种，其中全局特征代表了图像的整体表现特性，比如颜色直方图，而局部特征代表了图像的局部特性，往往能够从一幅图片中提取出若干个数量不等的局部特征，
这些局部特征组合起来代表了整幅图像的特征分布。其中局部特征提取算法（比如SIFT）提取出来的局部特征称为描述子，比如SIFT描述子的维度为128，那么如果从一张图像中提取出m个描述子，
该幅图像的描述子矩阵为m*128。每一张图片提取出的局部特征数可能是不同的，那么我们需要将这些不同数目的描述子融合成一个特征向量（假设维度为n）来表征整个图像，这样一张图片就可以用一个1*k
的向量来表征。这样做后就可以方便的实现图片检索，分类任务。
其中将局部特征融合为图片全局特征表示需要一个模型来转化。
BOW
其中源自文本分类领域的词袋模型（BOW）被应用于此就是一个很成功的应用案例。词袋模型通过对局部特征描述子进行聚类得到视觉单词，有了视觉单词就可以很方便地构建视觉词典。BOW典型的做法是计算图片所有描述子映射到离描述子最近的视觉单词，通过计算视觉单词词频来表征图片特征，其中这儿可以类似文本分类算法计算视觉单词的权重系数（IDF
inverse document frequency）来优化特征向量，还可以进行正则化（L2正则）。BOW得到的特征向量维度和视觉词典大小有关（也就是聚类中心数有关）
Fisher vector
fisher vector是通过fisher kernel计算。。。这儿fisher vector的计算过程很复杂，参考论文。
其中VLFEAT提供了fisher vector的计算接口，可以得到2*D*K维的fisher vector向量，该向量就是将一张图片中
的m*128维（假设用SIFT提取的特征）的描述子转化为一条表征整个图片的特征向量，最后得到的特征向量和BOW模型得到的特征向量是一样的效用。
聚类分为hard，soft聚类
hard聚类是非1即0型也就是说某个待聚类样本只能属于某个聚类中心，不属于其他聚类中心。（此方法的hard就这个感觉）
soft聚类以概率表征待聚类样本属于哪个聚类中心，这也比较合理。（某些样本离某些聚类中心又不近又不远，用概率表示归属于哪个聚类中心也比较符合自然感受）
典型的聚类算法有Kmeans，GMM等
GMM算法主要采用EM算法来计算聚类中心，Kmeans类似
EM算法可以说是用极大似然估计求参数估计的升级版本，EM算法是求得含有隐变量的利器，在求GMM算法的参数估计中发现样本标签算得上是隐变量了，EM求GMM参数估计的核心思路就是先初始化GMM参数值，计算在当前GMM参数下样本的聚类结果（分类结果，也就是求得了隐变量），该步骤称为E步骤。接下来再根据上面求得得样本标签（也就是隐变量）来求似然函数的极大参数估计，此步骤称为M步。接下来将M步求得的GMM参数计算E步，如此反复迭代，直到模型收敛且估计的参数不再有大变动。其中EM算法求得的GMM参数也可能是局部极值。
参考python实现fv，vlad，bow https://github.com/jeromewang-github/computer_vision