В работе предложен подход к анализу последовательностей изображений (видеоданных). Для этих целей разработаны матричные аналоги существующих нейросетевых подходов, что позволяет учитывать пространственные связи мультимедийной информации и сократить время необходимое на обработку информации за счет введения новой матричной процедуры обучения нейронной сети. В качестве основного признака, по которому производится разбиение исходных данных, были выбраны текстуры, что в свою очередь позволяет повысить точность кластеризации

изображение, текстура, кластеризация, матричные алгоритмы, нейронные сети