我刚刚开始了一项学校作业，他们希望我在webgl应用程序中检测和识别网络摄像头流中的对象。它将被添加到现有的javascript插件中。重要的是，这将实时完成，因为对象将改变应用程序中的内容。
例如，如果用户穿着带有特定图标的黄色衬衫，则会改变应用程序的布局。
我已经研究了几天，发现了一些有趣的文章。
这似乎是一种有趣的方法： http://research.ijcaonline.org/volume83/number3/pxc3892575.pdf
当然，SURF算法似乎是一种合法的方法： http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/eccv06.pdf
所以我的问题是“什么样的algortihms最好实现？”。 如果可能的话，哪个可能最容易实现？我的时间非常有限，这只是这个项目的目标之一。
我感谢所有帮助和答案。
修改。由于专利，冲浪是不可接受的。
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请参阅this answer中的HAAR级联或基于SURF的分类器（将“face”替换为“any object”）。
但是，您可能需要训练自己的分类器，这在有限的时间范围内是不可能的。
或者，简化您的应用程序并使用简单的颜色跟踪。