Une bonne méthode de détection de la présence d'une caractéristique particulière dans une image

Question

J'ai fait une vidéochat, mais comme d'habitude, beaucoup d'hommes aiment Ehm, abusent le service (je vous laisse à vous de choisir de comprendre la nature d'un tel abus), ce qui n'est pas quelque chose que j'approuve de quelque manière que ce soit, Ni la plupart de mes utilisateurs. Non, je n'ai pas volé Chatroulette.com :-) Franchement, je suis à moitié embarcé pour que cela soit monté ici, mais ma question est technique et plutôt spécifique:

Je veux filtrer / refuser les utilisateurs en fonction de leur contenu vidéo lorsque ce contenu est de caractère délinquant, comme l'utilisateur clignote sur sa caméra. Quel type d'algorithme de comparaison d'image conviendrait à mes besoins?

J'ai passé une semaine à lire des papiers scientifiques et j'ai pris conscience de plusieurs théories et de leurs implémentations, telles que Tamift, surf et certaines des approches basées sur l'ondelettes. Chacun d'entre eux présente des inconvénients et des avantages bien sûr. Mais comme la nature de ma comparaison d'image est très spécifique - pour refuser le service si une certaine partie du corps est rencontrée sur une vidéo dans une gamme de postes - je me demande laquelle des méthodes me conviendra mieux?

Actuellement, je me penche vers quelque chose sur ce qui suit (basé sur les ondelettes plus quelque chose que je suppose être des innovations exclusives): http://grail.cs.washington.edu/projects/Query/

Avec ce qui précède, je peux simplement dessiner la partie du corps incriminé et vous attendre à ce que le contenu incriminé soit considéré comme une correspondance sur la base d'un seuil. Encore une fois, je ne sais pas si la méthode est invariable aux transformations et si elle est, à quel type - le papier n'est pas vraiment spécifique à ce sujet.

Alternativement, je pense qu'une implémentation de surf pourrait faire, mais je crains que cela puisse me donner de faux positifs. Cette mise en œuvre peut-elle être formée pour reconnaître / donner du poids à une caractéristique spécifique?

Je suis conscient qu'il existe de nombreuses questions sur Surf et Tamifer ici, mais la plupart d'entre eux sont génériques en ce sens qu'ils expliquent généralement comment "comparer" deux images. Ma comparaison est spécifique spécifique, non générique. J'ai besoin d'une méthode qui ne compare pas uniquement deux images similaires, mais qui peut me donner un rang / index / poids pour une fonctionnalité (toutefois la méthode me permet de le décrire, qu'il s'agisse d'une image elle-même ou autre) étant présent dans un image.

Answer 1

On dirait que vous n'avez pas besoin de la détection de fonctionnalités, mais une reconnaissance de l'objet, c'est-à-dire une méthode Viola-Jones. Jetez un coup d'œil à facedetetect.cpp Exemple expédié avec OpenCV (il existe également plusieurs Haarcascades prêts à l'emploi: détecteur de visage, détecteur de corps ...).Il utilise également des caractéristiques d'image, appelées Haar Wavelettes.Vous pourriez être intéressé d'utiliser des informations de couleur, jetez un coup d'œil à l'algorithme de camshift (également disponible dans OpenCV).

Answer 2

C'est plus sur la vision de l'ordinateur.Vous devez reconnaître des objets dans votre séquence d'image / vidéo, peu importe ... Pour cela, vous pouvez utiliser beaucoup d'algorithmes différents (la plupart travaillent dans le domaine spectral, c'est pourquoi vous devrez utiliser une transformation).

Pour être précis, vous aurez également besoin d'une base de connaissances ou, au moins, certains descripteurs qui définiront l'objet.

Essayez OpenCV, il dispose de certains algorithmes déjà implémentés (et des descripteurs de base inclus).

Il existe des applications / algorithmes que vous pouvez "former" (comme les réseaux de neurones) et que vous pouvez identifier des objets en fonction de la formation.La plupart d'entre eux (au moins, les bons) ne sont pas très populaires et ne peuvent être trouvés que dans des groupes de recherche spécialisés dans la vision informatique, la reconnaissance d'objet, l'AI, etc.

bonne chance!