为了从视频帧中提取特征（2个样本/秒），我在python中使用keras框架并加载VGG16，输入大小为（150,150,3），输出大小为（4,4,512）。在特征提取步骤之后，我想用Hierarchical K-Means聚类框架特征。
我的问题如下：
我将每个帧的特征保存在一个大小为8192的向量中。对于一个拥有8000帧的视频，如果只将每个帧大小减小到（150,150）并提取特征，那么我有一个大小为640的特征矩阵（ 8192）。正如你所看到的，甚至一个视频的特征矩阵也是非常大的，除了“稀疏”之外。减小尺寸的最佳方法是什么？
两对框架特征之间的计算距离的最佳度量标准是什么？空间非常稀疏甚至特征值都很小，所以Euclidean Distance不是明智的选择!!