 비디오 카메라에 의해 캡처된 비디오 프레임들의 입력 스트림에서 보여진 장면을 분석하기 위한 기법들이 개시된다. 일 실시예에서, 예를 들어, 머신 학습 엔진은 관찰들에 기초하여 위상적 피처 맵들을 생성하기 위한 통계 엔진들 및 피처 이례들을 검출하기 위한 검출 모듈을 포함할 수 있다. 통계 엔진들은 관찰된 포지션-피처 특성들을 클러스터링하는 ART(adaptive resonance theory) 네트워크를 포함할 수 있다. 통계 엔진들은 추가로 클러스터들을 강화, 감쇠, 합병 및 제거할 수 있다. 검출 모듈은 ART 네트워크들에서 되풀이하는 관찰들 및 데이터에 대하여 희소성 값을 계산할 수 있다. 또한, 검출의 감도는 최근에 관찰된 이례들의 상대적 중요도에 따라 조정될 수 있다. 