時空視頻數據的無監督學習

無監督學習屬於機器學習和計算機視覺領域中的一個懸而未決的問題，本書主要針對視頻圖像處理過程中遇到的各類需要解決的任務，探索無監督學習的可能性。本書共8章，從像素層面介紹無監督學習內涵，確立了無監督學習所要遵循的7條原則，針對圖超圖匹配、聚類、特征選擇、視頻圖像分類、目標發現與識別、視頻分割等從易到難的多層次任務需求，構建相應的解決方案，利用 上盛行的三大數據庫中的圖像與視頻資料對算法有效性和收斂性能進行驗證，並與當前流行的各種針對性算法進行比較， 終綜合了全書的研究成果，構建了一個能夠學會自己觀察通用的視覺故事網絡系統。