Começando reconhecimento de imagem semântica

Question

Como reconhecer (in) imagens apropriadas?

Para facilitar, ativar e foto easify e moderação imagem e administração gae alvo, eu tento começar com o reconhecimento de imagem python básica ie informação semântica básica que os olhares imagem gosta de segurar o material de volta duvidoso até humano pode julgá-lo, e para aprovar o mais que são bons. Um lote de teste> 10 000 imagens tinham um ou apenas um número muito reduzido evitando falsos positivos, naturalmente, é bom. Eu encontrei os seguintes links a seguir e obrigado a todos antecipadamente por todos os conselhos, sugestões e recomendações. Muito basicamente moderação irá exibir uma série de imagens e apenas um botão "OK" ou padrão vice-versa "ok" e um botão "Reprovar" dependendo de decisão default (padrão provavelmente publicar tudo e hoc) desaprovação humana anúncio (se algum inadequados desde o absoluto maior parte> 99% de material é adequadamente boa) texto do link

texto do link

Answer 1

Eu acredito que você vai querer começar aqui

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

e, em seguida, escovar acima em seu teoria estatística, lendo quaisquer documentos sobre o tema.

Answer 2

Em Python você poderia sempre:

import supreme_court

Porque quando se trata de pornografia, eles sabem que quando vê-lo.

piadas medíocres de lado, eu iria desenvolver um monte de reconhecedores imagem difusa que correspondem fácil coisas (como o quanto a imagem é composta de um tom cor da pele?). Você provavelmente poderia vir para cima com uma boa quantidade de variáveis ??suspeitos neste momento - este é o (ish) parte mais difícil. Em seguida, use Classification and Regression Trees para implementar o mecanismo de decisão real. Treiná-lo com a sua amostra de treinamento, em seguida, fazer a validação cruzada de amostra para ter uma noção dos aspectos positivos falsos / negativos.