Ага, прочитал, не понятно только как пристегнуть этот AdaBoost к моей проблеме. Кстати, а где нибудь есть линк на хорошее описание этого AdaBoost-а, а то странички типа этой http://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost не вдохновляют как-тоRen писал(а):Всё гораздо проще.Старина Зотин писал(а):Я бы назвал такой подход дарвинистским. Случайные изменения + механизмы закрепления успеха. Направленная селекция
Как тут уже правильно подметили анализировать изображения уже научились.
to Marmot проверь личку.
Ну а по поводу анализа картинок: я сильно сомневаюсь сейчас что можно разработать эффективный алгоритм отличающий детское порно он взрослого чисто на анализе изображения.
У нас-то как раз весь фокус в том что доступна информация о том КАК люди выходят на эти картинки, и что они делают
пока их разглядывают (времена, линки, и т.д.), я даже подумываю о отслеживании движений мышкой, насколько это возможно в браузере То есть, частичо, результат распознавания образа отражён в действиях человека, вот это бы и хотелось использовать на 100%
Как я уже писал, порнуху от не порнухи такой подход отличает на 95-98% и работает очень быстро. А вот теперь стоит задача на несколько порядков сложнее, поэтому и хочется задействовать как можно больше параметров.
ЗЫ Опять же learning algorithms хорошо работают если заранее известно чего мы имеем.
А вот clustering например позволяет наити новые, неочевидные паттерны/факты...
