參考文獻 summarisation of surveillance videos by key-frame selection icdsc 2011
該文的思路與前面二篇思路大致相同，該文沒有分段處理這一步，而直接在運動信特徵的基礎按一定的選取策略，選取關鍵幀．
提取運動資訊特徵：ehd edge histogram descriptor，lfe localised foreground entropy.
ehd特徵提取步驟如下：
1).將影象轉換為灰度影象，劃分為4*4的影象子塊．
2).計算每個影象子塊，5個方向對應mf(i,j)．
3).將每個圖子塊各個方向的mf(i,j)組合成乙個向量．(5*4*4)80的向量．
具體計算細節參考文獻 efficient use of local edge histogram descriptor
lfe特徵提取步驟如下：
1).將檢測的前景結果影象，劃分成n*n的影象子塊．
2).計算每個影象子塊的熵值．
3).求n*n個影象子塊的平均熵值，得到最終影象的熵值資訊．
關鍵幀選擇策略 選擇ehd和lfe對應的區域性最大值作為關鍵幀．
具本處理方法是迭代處理，每次迭代時，針對每一對相連關鍵幀，刪除其特徵值較小的關鍵幀，直到最終選取關鍵幀達到一定的數目時，停止迭代處理．
思考點：
1).ehd的計算是針對原始影象序列，還是檢測的前景結果影象序列．(需要進一步閱讀文獻efficient use of local edge histogram descriptor)
2).lfe中對塊劃分是均勻劃分，以及求影象子塊熵的平均值時各個影象子塊的權值相同．
可以參用不等劃分策略，以及給各塊分配不同的權值．
3).關鍵幀的選擇策略，過於簡單，選取關鍵幀不一定準確．
關鍵幀提取 基於運動資訊 續1
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