image-processing - 一种检测图像中特定特征是否存在的好方法

Question

我做了一个视频聊天，但像往常一样，很多男人喜欢嗯，滥用服务(我让你来弄清楚这种滥用的性质)，这不是我以任何方式认可的，也不是大多数我的用户。不，我没有偷过chatroulette.com :-) 坦率地说，我有点不好意思在这里提出这个问题，但我的问题是技术性的，而且相当具体:

当这些内容具有冒犯性时，我想根据用户的视频内容过滤/拒绝用户，例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了一些科学论文，并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，这些中的每一个都有缺点和优点。但是由于我的图像比较的性质非常具体 - 如果在视频中的一系列位置遇到某个 body 部位，则拒绝服务 - 我想知道哪种方法最适合我？

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

有了上面的内容，我可以简单地绘制有问题的 body 部分，并期望根据阈值将有问题的内容视为匹配。再说一次，我不确定该方法是否对转换是不变的，如果是，那么是什么类型的——这篇论文并没有具体说明这一点。

或者，我认为 SURF 实现可以做到，但我担心它会给我误报。可以训练这种实现来识别/赋予特定特征的权重吗？

我知道这里存在许多关于 SURF 和 SIFT 的问题，但其中大多数是通用的，因为它们通常解释如何“比较”两个图像。我的比较是特定于功能的，而不是通用的。我需要一种方法，它不仅可以比较两个相似的图像，而且还可以为我提供一个特征的排名/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。

Answer 1

看起来您不需要特征检测，而是对象识别，即 Viola-Jones 方法。
看看 OpenCV 附带的 facedetect.cpp 示例(还有几个现成的 haarcascades:人脸检测器、 body 检测器......)。它还使用称为 Haar Wavelets 的图像特征。您可能对使用颜色信息感兴趣，请查看 CamShift 算法(也可在 OpenCV 中使用)。