私はビデオチャットをしましたが、いつものように、多くの男性はサービスを悪用するのが好きです（そのような悪用の性質を理解するのはあなたに任せています）、これは私が決して支持するものではなく、ほとんどのこともしません私のユーザーの。いいえ、chatroulette.comを盗んだことはありません:-)率直に言って、これをここで取り上げるのは恥ずかしいことですが、私の質問は技術的でかなり具体的です。
ユーザーがカメラでジャンクをフラッシュするなど、このコンテンツが不快なキャラクターである場合は、ビデオコンテンツに基づいてユーザーをフィルタリング/拒否したいと思います。どのような画像比較アルゴリズムが私のニーズに合っていますか？
私は1週間ほど科学論文を読んで、SIFT、SURF、ウェーブレットベースのアプローチなど、複数の理論とその実装に気づきました。もちろん、これらにはそれぞれ欠点と利点があります。しかし、私の画像比較の性質は非常に具体的であるため、ビデオで特定の身体部分がさまざまな位置で遭遇した場合にサービスを拒否するために、どの方法が私に最も適しているのか疑問に思っていますか？
現在、私は次のようなものに傾倒しています（ウェーブレットベースに加えて、独自のイノベーションであると思われるもの）：http: //grail.cs.washington.edu/projects/query/
以上のことで、問題のある身体部分を簡単に描くことができ、問題のあるコンテンツはしきい値に基づいて一致と見なされると期待できます。繰り返しになりますが、この方法が変換に対して不変であるかどうか、もしそうであれば、どのような種類であるかはわかりません。この論文はそれについて具体的ではありません。
あるいは、SURFの実装で可能だと思っていますが、誤検知が発生する可能性があるのではないかと心配しています。そのような実装は、特定の機能を認識/重視するようにトレーニングできますか？
ここでSURFとSIFTについて多くの質問があることは承知していますが、それらのほとんどは、通常2つの画像を「比較」する方法を説明しているという点で一般的です。私の比較は機能固有であり、一般的なものではありません。2つの類似した画像を比較するだけでなく、その中に存在する特徴のランク/インデックス/重みを与えることができる方法が必要です（ただし、この方法では、画像自体か何か他のものかを問わず、それを説明できます）。画像。