无监督学习属于机器学习和计算机视觉领域中的一个悬而未决的问题，本书主要针对视频图像处理过程中遇到的各类需要解决的任务，探索无监督学习的可能性。本书共8章，从像素层面介绍无监督学习内涵，确立了无监督学习所要遵循的7条原则，针对图超图匹配、聚类、特征选择、视频图像分类、目标发现与识别、视频分割等从易到难的多层次任务需求，构建相应的解决方案，利用国际上盛行的三大数据库中的图像与视频资料对算法有效性和收敛性能进行验证，并与当前流行的各种针对性算法进行比较，最终综合了全书的研究成果，构建了一个能够学会自己观察通用的视觉故事网络系统。