开始语义图像识别

Question

如何识别合适的图像？

为了方便、启用和简化针对gae的照片和图像审核和管理，我尝试从基本的python图像识别开始，即图像看起来是什么样子的基本语义信息，以保留可疑材料，直到人类可以判断它，并批准最好的。一个测试批次> 10,000张图片有一张或者只有几张，所以避免误报自然是很好的。我找到了以下链接，并提前感谢所有的建议，建议和建议。基本上，审核将显示一些图像，只显示一个按钮"ok“或相反，默认的"ok”和一个按钮“不批准”取决于默认的决定(默认可能发布所有内容，如果某些不合适，则特别(人)反对，因为绝对主要部分>99%的材料是合适的) link text

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Answer 1

我相信你会想从这里开始

http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_detection_%28computer_vision%29

然后温习你的统计理论，阅读任何关于这个主题的论文。

Answer 2

在python中，您总是可以：

import supreme_court

因为当涉及到色情内容时，他们一看到就知道了。

抛开平庸的笑话不谈，我会开发一组模糊的图像识别器来匹配简单的事情(比如图像中有多少是由肤色组成的？)。在这一点上，你可能会想出大量的可疑变量--这是最难的部分。然后使用分类和回归树来实现实际的决策引擎。用你的训练样本对其进行训练，然后进行交叉样本验证，以了解假阳性/阴性。