我制作了一个视频聊天，但像往常一样，很多男人都喜欢嗯，滥用服务（我让你知道这种滥用的性质），这不是我所赞同的，也不是我的大多数用户。不，我没有偷走chatroulette.com :-)坦率地说，我半尴尬地把它带到这里，但我的问题是技术性和相当具体的：
当这些内容属于违规字符时，我希望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能满足我的需求？
我花了一周左右的时间阅读一些科学论文，并且已经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，这些中的每一个都具有缺点和优点。但由于我的图像比较的性质非常具体 - 如果在一系列位置的视频中遇到某个身体部位而拒绝服务 - 我想知道哪种方法最适合我？
目前，我倾向于以下内容（基于小波的加上我认为是一些专有创新）： http://grail.cs.washington.edu/projects/query/
通过上述内容，我可以简单地绘制有问题的身体部位，并且期望基于阈值将违规内容视为匹配。然后，我不确定这个方法是否对变换是不变的，如果是，那么这个方法是什么类型 - 论文并没有真正具体。
或者，我认为SURF实施可以做到，但我担心它会给我误报。是否可以对此类实施进行培训，以识别/赋予特定功能权重？
我知道这里有很多关于SURF和SIFT的问题，但是大多数都是通用的，因为它们通常解释了如何“比较”两个图像。我的比较是特定功能，而不是通用的。我需要的方法不仅仅是比较两个相似的图像，而是一个可以给我一个特征的等级/索引/权重的方法（不过该方法让我描述它，无论是图像本身还是其他东西）存在于图像。
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答案 1 :(得分：1)