检测图像中特定特征存在的良好方法

Question

我已经制作了一个视频聊天，但像往常一样，很多男人喜欢EHM，滥用服务（我留下来，让你弄清楚这种虐待的本质），这不是我以任何方式认可的，我的大部分用户也不是。不，我没有被盗Chatroulette.com :-)坦率地说，我半尴尬地把它带到这里，但我的问题是技术等：

我想根据他们的视频内容过滤/拒绝用户，当这个内容是冒犯性的角色，如用户在相机上闪烁他的垃圾。什么样的图像比较算法适合我的需求？

我已经花了一周左右阅读了一些科学论文，并已经意识到了多种理论及其实施，例如Sift，Surf和一些基于小波的方法。这些中的每一个都有缺点和优点。但由于我的形象比较的性质是高度特定的 - 如果在一系列位置遇到某种身体部位，则拒绝服务 - 我想知道哪种方法适合我最好？

目前，我沿着以下内容倾向于某种东西（基于小波的加上我认为是一些专有的创新）： http://grail.cs.washington.edu/projects/query/

用上面，我可以简单地绘制违规体部分，并期望违规内容被认为是基于阈值的匹配。然后，我不确定该方法是否因转换而不变，如果它是什么样的 - 本文并不是真正的特定于此。

或者，我认为冲浪实施可能会这样做，但我担心它可以给我误报。可以训练这种实现可以识别/给予特定功能的权重吗？

我知道在这里存在许多关于冲浪和筛选的问题，但其中大多数是通用的，因为他们通常解释如何“比较”两个图像。我的比较是特定的特征，不是通用的。我需要一种不仅可以比较两个类似图像的方法，而且可以给我一个特征的排名/索引/权重（但是该方法让我描述它，成为它的图像本身或其他东西）存在图像。

Answer 1

看起来你不需要特征检测，而是对象识别，即viola-jones方法。 看看opencv附带的FaceDetect.cpp示例它还使用称为haar小波的图像特征。您可能有兴趣使用颜色信息，请查看Camshift算法（也可以在OpenCV中提供）。

Answer 2

这更像是计算机视觉。您必须在图像/视频序列中识别对象，无论如何，您都可以使用大量不同的算法（其中大多数在频谱域中工作，这就是为什么您必须使用转换）。

为了准确，您还需要一个知识库，也需要一些将定义对象的一些描述符。

尝试OpenCV，它已经实现了一些已经实现的算法（以及包括基本描述符）。

在那里有应用程序/算法，您可以“培训”（如神经网络），并且能够基于培训识别对象。其中大多数（至少，好的）并不是很受欢迎，只能在专门从事计算机视觉，对象识别，AI等的研究组中找到。

祝你好运！