如何檢測照片是否爲海報（不現實）？

Question

我有一些來自音樂家網站的.jpeg。這些圖像由即將到來的節目和樂隊照片海報（現實生活中的樂隊照片）組成。

下面是一個例子海報：

我沒有在任何現代技術或算法精通（？如果存在的話），但是這是我想我可能會找：

• 圖片中的文字通常是海報的死亡贈品。
• 也許現實的照片（即非海報）遵循不同的顏色分佈？
• 海報可能不太可能在他們臉上 - 但這是一個非常薄弱的​​斷言。

是否有任何分類算法可以檢測圖像是否爲海報？

Answer 1

您的問題非常廣泛。 海報或照片是沒有明確定義的對象。什麼是海報？在現實生活中，海報往往是照片，或者是照片的組合，或者是有點糾正的照片。

如果我們縮小問題的第一部分 - 樂隊照片和即將到來的演出海報，那麼答案是 - 可能是（儘管我從來沒有見過任何人這樣做）。當你正在尋找一個二元分類器時，我建議採用一些機器學習模型（樸素貝葉斯應該是足夠的，但如果你想使用更復雜的特徵，那麼嘗試SVM，ELM或一些隨機森林/決策樹）並應用它在含有載體編碼的數據：

二進制特徵：

• 「是存在的圖像上的任何單詞？」 - 你將需要外部文本檢測算法
• 「有圖像上的數字」 - 事件應該有日期
• 「有圖像上有個約會」
• 「有沒有在圖像上的任何面子」

使用樸素貝葉斯將建立有條件的出現概率P(poster|there is a word)，P(poster|there is a number)等，這將不僅給你一個分類，而且重要的是如何您featuers（概率接近0.5是一個建議，一個特定的功能是一些見解無用）。

由於可能的照片範圍廣泛，照片會話風格等，我不會使用直方圖等，除非您願意創建真正的大型訓練集。

如果這還不夠，可以將它們更改爲更復雜的特徵，然後使用更強大的分類器，然後使用樸素貝葉斯。

複雜的功能：

• 多少個字的圖像上有哪幾種？
• 圖像上有多少個數字？
• 圖像上有多少日期？
• 圖像上有多少面孔？
• 圖像直方圖

而最後一個選項，如果一切都失敗了，你可以嘗試培養一些現代的模型，如對原始圖像的堅定信念網絡。這需要嚴格的計算能力，但結果對於科學界也是非常有價值的。