python - セマンティック画像認識の開始

Question

適切な画像を（不適切に）認識する方法は？

写真と画像のモデレートと管理を対象としたgaeを容易にし、有効にし、容易にするために、基本的なPython画像認識、つまり、人間が判断できるまで疑わしい素材を抑制し、そのほとんどを承認するために画像がどのように見えるかという基本的なセマンティック情報を開始します。良いです。10,000を超える画像のテストバッチには1つまたはごくわずかしか含まれていなかったため、誤検知を自然に回避することは適切です。私は以下のリンクをたどることを見つけました、そしてすべてのアドバイス、提案と推薦のために前もってすべてに感謝します。非常に基本的に、モデレートは、デフォルトの決定に応じて、多数の画像と、デフォルトの「ok」またはその逆のボタン「ok」と「Disapprove」ボタンを表示します（デフォルトでは、おそらくすべてを公開し、絶対的なものから不適切な場合はアドホック（人間）の不承認主要部分> リンクテキスト

リンクテキスト

Answer 1

Pythonでは、常に次のことができます。

import supreme_court

ポルノに関して言えば、彼らはそれを見たときにそれを知っているからです。

平凡な冗談はさておき、私は簡単なものに一致する一連のファジー画像認識機能を開発します（画像のどのくらいが肌の色調で構成されているかなど）。この時点で、おそらくかなりの量の疑わしい変数を思い付く可能性があります。これは難しい（難しい）部分です。次に、分類ツリーと回帰ツリーを使用して、実際の決定エンジンを実装します。トレーニングサンプルを使用してトレーニングしてから、クロスサンプル検証を実行して、誤検知/誤検知の感覚を把握します。

Answer 2

ここから始めたいと思います

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

次に、統計理論をブラッシュアップし、トピックに関する論文を読みます。