根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性，对特定场景的图像序列进行学习，首先提取各图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征点，分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性，然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象，从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构（SBOSH），此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的。由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象，而且能够获得各节点间的空间交互性。所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析，可以应用于
