Запуск семантического распознавания изображений

Question

Как распознать (в) соответствующие изображения?

Чтобы упростить модерацию фотографий и изображений и администрирование, ориентированное на gae, я пытаюсь начать с базового распознавания изображений на python, т. Е. базовой семантической информации о том, как выглядит изображение, чтобы отложить сомнительный материал до тех пор, пока человек не сможет оценить его и одобрить наиболее подходящие.В тестовом пакете > 10 000 изображений было одно или совсем немного, поэтому естественно избегать ложноположительных результатов.Я нашел следующие ссылки для перехода и заранее благодарю всех вас за все советы, предложения и рекомендации.По сути, при модерации будет отображаться несколько изображений и просто кнопка "ок" или наоборот, по умолчанию "ок" и кнопка "Отклонить" в зависимости от решения по умолчанию (по умолчанию, вероятно, публикуется все, и специальное (человеческое) неодобрение, если что-то не подходит, поскольку абсолютная большая часть > 99% материала достаточно хороша) текст ссылки

текст ссылки

Answer 1

Я верю, что вы захотите начать здесь

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

а затем освежите в памяти свою статистическую теорию, прочитав любые статьи по этой теме.

Answer 2

В python вы всегда могли бы:

import supreme_court

Потому что, когда дело доходит до порнографии, они узнают это, когда видят.

Если отбросить посредственные шутки, я бы разработал кучу распознавателей нечетких изображений, которые соответствуют легко вещи (например, какая часть изображения состоит из тона цвета кожи?).Вероятно, на этом этапе вы могли бы найти большое количество подозрительных переменных - это самая сложная часть.Затем используйте деревья классификации и регрессии для реализации реального механизма принятия решений.Обучите его с помощью вашей обучающей выборки, затем выполните проверку перекрестной выборки, чтобы получить представление о ложноположительных результатах / негативах.