c – 如何在iOS中使用Opencv检测嘴唇边缘？

概述我是OpenCV的新手,请帮助我.我想用OpenCV检测嘴唇边缘.你能给我一些链接和解决方案吗？    我已经检查了使用OpenCV检测面部和嘴部的正常程序,但准确性不存在.香港专业教育学院使用“haarcascade_mcs_mouth”来检测图片中的嘴巴但结果并不是那么好.我听说过AAM方法,但无法得到任何有关它的文件.请帮我… 唇识别是计算机视觉中的一个问题,它尚未完全解决.您一直使用的类似 我是OpenCV的新手,请帮助我.我想用OpenCV检测嘴唇边缘.你能给我一些链接和解决方案吗？
我已经检查了使用OpenCV检测面部和嘴部的正常程序,但准确性不存在.香港专业教育学院使用“haarcascade_mcs_mouth”来检测图片中的嘴巴但结果并不是那么好.我听说过AAM方法,但无法得到任何有关它的文件.请帮我…解决方法 唇识别是计算机视觉中的一个问题,它尚未完全解决.您一直使用的类似哈希的分类器(包含在OpenCV中)在人脸识别方面表现良好,但对于唇识别,已经开发出更好的技术.您必须构建不同的算法并选择更适合您的算法.您正在为iOS开发的事实使得任务更加困难,因为存在额外的约束(内存占用,cpu等).我简要介绍了唇部识别的最新技术,以便您进一步研究：

识别嘴唇的方法可分为三大类：

>基于图像的技术：这些基于皮肤和嘴唇具有不同颜色的假设.论文[2]是应用于手语识别的这种方法的一个例子. [3]也探讨了颜色聚类.它假设图像中有两个像素类：皮肤和嘴唇.例如,如果该人有胡子或露出他/她的牙齿,则该方法是不合适的.
>基于模型的技术：这些方法比以前的方法更强大,因为它们使用有关唇形的先验信息.但是,它们在计算上更昂贵,因此它们可能不适合在移动设备上实现. AAM(主动外观模型)属于该组,并通过手动注释数据了解嘴唇的形状.在Wikipedia article的“外部链接”部分中,您可以看到一些可以移植到C / OpenCV的开源实现和库.
>混合技术：这些方法是基于图像的方法和基于模型的方法的组合.通常,首先将基于颜色的技术应用于图像以估计唇部区域的位置和大小;然后,将基于模型的技术(如AAM)应用于感兴趣的区域以提取唇部轮廓. [4]是这种技术的一个例子.

[2] U. Canzler和T. Dziurzyk,“用于基于视频的手语识别的非手动特征的提取”. ;在MVA的会议录中. 2002,318-321

[3] Leung,Shu-Hung,王世林,刘永红. “使用包含椭圆形函数的模糊聚类进行唇部图像分割.” Image Processing,IEEE Transactions on 13.1(2004)：51-62.

[4] BouvIEr,Christian,P-Y. Coulon和XavIEr Maldague. “基于ROI优化和参数模型的无监督嘴唇分割.” Image Processing,2007.ICIP 2007. IEEE国际会议.卷. 4. IEEE,2007.

总结

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