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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

ノードを表すランダムなデータポイント間のクラスターを見つけるために、さまざまなデータクラスタリングアルゴリズムをいじっています。データクラスタリングが画像認識に使用されていることを読み続けています。接続に失敗しています。クラスタリング データは、画像の認識や顔認識にどのように役立ちますか。誰かがこれを説明できますか？

GUIソフトウェアの自動化とテストのベースとして画像認識（画像の検索、比較、検証）を使用するツールはありますか？ranorexがそれをサポートしていることを私は知っています。より良いツールはありますか？画像認識を使用してテスト自動化を推進する上での落とし穴はありますか？

ドットで満たされた領域を指定してアウトライン形状を描画する^h^h^h^h^hコピーを盗むことができる確立されたアルゴリズムはありますか?

私は具体的に次のことを考えています。

ジョン・コンウェイの人生: 「デザイン・スタンス」(ダン・デネットの言葉) から人生を見るのは良い方法かもしれません - そしてこれを行う1つの方法は、既知のパターンの周りに輪郭を描くことです: またはおそらく点をつなぐ: 描画最も遠い線ですが、特定の領域でまだ相互作用しているドットです。

したがって、グライダーはほとんどグライダーのように見えますが、より大きな形状は輪郭を示すだけです.

私はおそらくこれを熟考していませんでした [一部のパターンには、「分離された」相互作用しないドットが含まれているため、将来の世代でのみ相互作用する運命にあるため、このような一時的な相互作用を考慮に入れることができると思いますか?] 、に投稿する必要がありました「www.halfbakery.com」ですが、これは面白いかも……。

私の目的は、2つの画像ファイルを提供し、これら2つのファイルが同じであるかどうか（許容できる程度の確実性の範囲内で）について真/偽の応答を取得することです。

この質問は人工知能に該当し、見た目よりもはるかに複雑であることに気付いたので、自分でそれを実行できる（または実行したいと思う）ことは非常に疑わしいです。私が探しているのはおそらく図書館かクラスでしょう。私はPHPを使用しています。

前もって感謝します..

すべての役立つ回答/コメントが投票されます。

アップデート：

私はそれを過度に複雑にしているのだろうか、そして多分imageMagick（imagick）のようなもっと一般的なライブラリがそれを成し遂げることができるだろうか？imageMagickの経験が豊富な人はいますか？

写真の例をいくつかご用意しています。

そして、入力された一連の画像があります。すべての入力画像は、次のものを組み合わせた後の例の 1 つです。

1) 回転

2) スケーリング

3) 一部を切り取る

4) ノイズを加える

5) ある色のフィルターを使う

人間が絵の描きやすさを認識できる保証です。

基本例のどれから入力画像を取得するかを認識するためのシンプルだが効果的なアルゴリズムが必要です。

私はC#とJavaで書いています

白黒の画像ビットマップで円、長方形、三角形を区別するには、どのようなコーディング手法を使用すればよいでしょうか?

OCRと手書き文字認識用のPythonライブラリまたはソースコードをお勧めしますか？