利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法

摘要

本发明涉及一种利用脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于：提取功能磁共振图像序列中的大脑信号向量，计算信号向量的皮尔森相关系数矩阵，利用单因素方差分析和相关特征选择方法从皮尔森相关系数矩阵中提取脑功能成像空间特征，利用部分视频的底层视觉特征和对应的脑功能成像空间特征建立高斯过程回归模型，将剩余视频的底层视觉特征映射到脑功能成像空间特征上，将所有视频的脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行多模态谱聚类。利用本发明方法，可以实现脑功能成像空间特征和底层视觉特征的融合聚类，与基于底层视觉特征如颜色、形状等视频聚类方法及单独使用脑功能特征空间聚类相比，大大提高了聚类准确性。