我有许多来自音乐家网站的 .jpeg。这些图像包括即将到来的演出的海报和乐队照片（乐队在现实生活中的照片）。
这是一个示例海报：
我不精通任何现代技术或算法（如果它们存在的话？），但这是我认为我可能会寻找的：
- 图像中的文字通常是海报的绝版赠品。
- 也许逼真的照片（即非海报）遵循不同的颜色分布？
- 海报中可能不太可能有面孔——但这是一个相当薄弱的断言。
是否有任何分类算法可以检测图像是否为海报？
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你的问题非常广泛。海报或照片不是明确定义的对象。什么是海报？在现实生活中，海报往往是照片，或者是照片的组合，或者是经过一点修正的照片。
如果我们缩小到您问题的第一部分中提到的范围 - 乐队照片与即将上映的节目海报，那么答案是 - 可能是的（尽管我从未见过有人这样做）。当您正在寻找二元分类器时，我建议您采用一些机器学习模型（朴素贝叶斯应该就足够了，但如果您想使用更复杂的功能，请尝试使用 SVM、ELM 或一些随机森林/决策树）并应用它以向量编码的数据包含：
二进制特征：
- “图上有字吗？” - 您将需要外部文本检测算法
- “图像上是否有数字” - 事件应该有日期
- “图片上有日期吗”
- “图片上有没有人脸”
使用朴素贝叶斯将建立条件概率P(poster|there is a word)等P(poster|there is a number)，这不仅会给你一个分类器，而且还可以让你了解你的特征有多重要（概率接近0.5是一个建议，一个特定的特征是无用的）。
由于可能的照片范围广泛，照片会话样式等，我不会使用直方图等，除非您愿意创建非常大的训练集。
如果这还不够，您可以将这些更改为更复杂的特征并使用比朴素贝叶斯更强大的分类器。
复杂功能：
- 图片上有几个字？
- 图片上有多少个数字？
- 图片上有几个日期？
- 图片上有几张脸？
- 图像直方图
最后一个选择，如果一切都失败了，你可以尝试训练一些现代模型，比如原始图像上的深度信念网络。这需要强大的计算能力，但结果对科学界也非常有价值。
于 2013-08-20T12:01:46.813 回答