<文献ログ> A bottom-up summarization algorithm for videos in the wild

既存手法

Unsupervised vs Supervized

既存はtasksがindependent

やること

まず映像を細かめにセグメント分け

さすがに全フレームがisolatedな分けないし、効率のためにoversegmentする

次に、importance measure (frame "energy")をはかる

dissimilatiry E vs representativeness E

dis: 前後のフレームと違い大きいほどE高い

rep: 前後のフレームと似てるほどE高い

二つの和は、類似度についてU字形のカーブを描く感じかな?

最後にenergyを元に良いとこどりをする

評価方法