用于检测图像中特定特征的存在的好方法

我做了一个视频聊天,但像往常一样,很多男人都喜欢嗯,滥用服务(我把它留给你来判断这种滥用的性质),这不是我支持的任何方式,也不是大多数我的用户 不,我没有偷走chatroulette.com :-)坦率地说,我半尴尬地把它带到这里,但我的问题是技术性和相当具体的:

我想基于他们的视频内容过滤/拒绝用户,因为这个内容是犯罪人物,比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？

我花了一周左右的时间阅读一些科学论文,并且已经了解了多种理论及其实现,例如SIFT,SURF和一些基于小波的方法.当然,这些中的每一个都具有缺点和优点.但由于我的图像比较的性质非常具体 - 如果在一系列位置的视频中遇到某个身体部位而拒绝服务 - 我想知道哪种方法最适合我？

目前,我倾向于以下内容(基于小波的加上我认为是一些专有创新):http: //grail.cs.washington.edu/projects/query/

通过上述内容,我可以简单地绘制违规的身体部位,并且期望违规内容被视为基于阈值的匹配.再说一次,我不确定这种方法对于转换是否是不变的,如果是这样的话,那么这篇文章是不是真的具体.

或者,我认为SURF实施可以做到,但我担心它可能会给我误报.是否可以对此类实施进行培训,以识别/赋予特定功能权重？

我知道这里有很多关于SURF和SIFT的问题,但是大多数都是通用的,因为它们通常解释了如何"比较"两个图像.我的比较是特定功能,而不是通用的.我需要一种方法,不仅可以比较两个相似的图像,而且可以为我提供一个特征的等级/索引/权重(但是该方法可以让我描述它,无论是图像本身还是其他东西)存在于图片.

1> Cfr..：

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看起来你不需要特征检测,而是物体识别,即Viola-Jones方法.看看OpenCV附带的facedetect.cpp示例(还有几个现成的haarcascades:面部探测器,身体探测器......).它还使用称为Haar Wavelets的图像特征.您可能有兴趣使用颜色信息,看看CamShift算法(也可以在OpenCV中使用).

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这不是人脸识别,而是物体检测框架.它可以训练成检测包含一系列特征(汽车,眼睛,身体......)的任何东西.这里是教程http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/opencv/OpenCV_ObjectDetection_HowTo.pdf