写真がポスターであるかどうかを検出するにはどうすればいいですか（現実的ではありません）？

Question

私はミュージシャンのウェブサイトから多数の.jpegを持っています。これらの画像は、今後のショーやバンド写真（現実のバンドの写真）のためのポスターで構成されています。ここで

は、例のポスターです：（？彼らが存在する場合）

私は、現代の任意の技術やアルゴリズムに精通していないですが、これは私が探しかもしれないと思ったものです。

• イメージのテキストは、通常、ポスターの死んだプレゼントです。
• 現実的な写真（つまり非ポスター）が別の色の分布をしているのでしょうか？
• ポスターはおそらく顔を持っている可能性は低いですが、それはかなり弱い主張です。

イメージがポスターであるかどうかを検出する分類アルゴリズムはありますか？

Answer 1

あなたの質問は非常に幅広いです。 ポスターまたは写真はよく定義されたオブジェクトではありません。ポスターとは何ですか？現実の生活では、ポスターはしばしば写真、または写真の組み合わせ、または少し修正された写真です。

私たちがあなたの質問の最初の部分で言及するように絞り込んだ場合、バンドの写真と今後のポスターを見て、次に答えは - おそらくはいです。バイナリクラシファイアを探しているので、マシン学習モデル（Naive Bayesで十分であるはずですが、より複雑な機能を使用したい場合はSVM、ELM、またはランダムフォレスト/デシジョンツリーを試してみてください）を適用して適用することをお勧めします

バイナリー機能：含むベクターでエンコードされたデータに

• 「画像上の任意の単語はありますか？」 - あなたは、外部のテキスト検出アルゴリズム
• が必要になります「画像上の番号がある」 - イベントは
• 「画像上の日付がある」の日付を持っていなければならない「画像上の任意の顔がそこにある」

だけあなたに分類器を与えることはありません

条件propabilities P(poster|there is a word)を建設するナイーブベイズを使用して、P(poster|there is a number)など、また、あなたのfeatuers（0.5に近い確率が特定の機能があることを、提案されているどのように重要ないくつかの洞察役に立たない）。

本当に大きなトレーニングセットを作成しない限り、写真、写真セッションスタイルなどの幅が広いため、ヒストグラムなどは使用しません。

これで十分でない場合は、これらをより複雑な機能に変更し、より強力な分類子であるNaive Bayesを使用できます。

複雑な機能：

• 画像上でどのように多くの言葉がありますか？
• イメージにはいくつの番号がありますか？
• イメージにはどのくらいの日付がありますか？
• イメージには何人の顔がありますか？
• 画像ヒストグラム

そして、もう一つ最後のオプション、すべてが失敗した場合、あなたは原画像上のディープ確率ネットワークのように、いくつかの近代的なモデルを訓練しようとすることができます。それは深刻な計算力を必要とするだろうが、結果は科学界にとっても非常に価値があるだろう。