Lip recognition using opencv

Abstract

OpenCV Kullanılarak Dudak TanımaGenellikle dudak lokalizasyonu ve tespiti, vurgu çıkarma, okuma tekniği, onay tekniği,kombinasyon stratejisi, ağız ve korpusun düzenlenmesini birleştiren dudak tanımada pekçok yenilikler olmaktadır. Bu tez dudak okuma tanımada görsel temsilin bilgisayara nasılaktarıldığı ve makina öğrenme tekniklerinin üretilen sesler ile dudak şekillerinieşleştirmede nasıl kullanıldığı göz önüne alındığında kullanılan kavramları tanıtmaktadır.Dudak tanıma için ilgi noktası, dudak kısıtlama stratejileri, dudak sınırlamasıvurgulamaları gibi çeşitli alanlardaki yenilikler ile geliştirilmiş bir prosedürtanıtılmaktadır. Ek olarak araştırma, dudak tanıma sistemlerinin zorluklarını vekısıtlılıklarını tartışmaktadır ve pratik çalışmanın bulgularını kullanarak dudak tanımanındoğruluğunu geliştirmek için önemli öneriler sunmaktadır.Anahtar Kelimeler: sınıflandırma, yüz tanıma, makine öğrenmesi, dudak algılama, ağızalgılama

There have been many innovations in lip-recognition which usually incorporates liplocalization and detection, highlight extraction, reading technique, acknowledgmenttechnique, combination strategy, the arrangement of the mouth and the corpus. This thesisintroduces the concepts used in lip-reading recognition considering both how the visualrepresentation is transferred to the computer, and how machine learning techniques areused to associate lip shapes with the sounds produced. An improved procedure for lipacknowledgementis introduced, with the innovations discussed in several areas such aspoint of interest, lip restriction strategies, lip limitation highlights and so forth. In addition,the research discusses the difficulties and limitations of lip recognition systems, andprovides valuable recommendations and suggestions for improving the accuracy of liprecognition using the findings of the practical work.Keywords: classification, face detection, machine learning, lip detection, mouth detection.