Начало распознавания семантического образа

Question

Как распознать (в) соответствующие изображения?

Чтобы упростить, включить и упростить модерирование фотографий и изображений и нацеливание на gae, я пытаюсь начать с базового распознавания изображений на python, то есть базовой семантической информации о том, как выглядит изображение, чтобы удерживать сомнительный материал до тех пор, пока человек не сможет его оценить, и утвердить его. самое то, что хорошо. В тестовой партии> 10 000 изображений было одно или несколько изображений, поэтому избегать ложных срабатываний естественно хорошо. Я нашел следующие ссылки и заранее благодарю всех за советы, предложения и рекомендации. В основном, модерация будет отображать количество изображений и только кнопку «ok» или наоборот, по умолчанию «ok» и кнопку «Disapprove» в зависимости от решения по умолчанию (по умолчанию, вероятно, публикуется все и специальное (человеческое) неодобрение, если некоторые из них непригодны с момента абсолютного основная часть> 99% материала достаточно хороши) текст ссылки

текст ссылки

Answer 1

Я полагаю, вы захотите начать здесь

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

, а затем освежите свою статистическую теорию, читая любые статьи по этой теме.

Answer 2

В питоне вы всегда можете:

import supreme_court

Потому что, когда речь идет о порнографии, они знают, когда они видят это.

Посредственные шутки в сторону, я бы разработал кучу нечетких распознавателей изображений, которые соответствуют простым вещам (например, сколько изображения состоит из тона цвета кожи?). Вы могли бы, вероятно, придумать достаточное количество подозрительных переменных на данный момент - это сложная часть. Затем используйте деревья классификации и регрессии для реализации фактического механизма принятия решений. Обучите его с вашим учебным образцом, затем проведите перекрестную проверку, чтобы получить представление о ложных положительных / отрицательных сторонах.