LIP RECOGNITION USING OPENCV

Abstract

OpenCV Kullanılarak Dudak Tanıma Genellikle dudak lokalizasyonu ve tespiti, vurgu çıkarma, okuma tekniği, onay tekniği, kombinasyon stratejisi, ağız ve korpusun düzenlenmesini birleştiren dudak tanımada pek çok yenilikler olmaktadır. Bu tez dudak okuma tanımada görsel temsilin bilgisayara nasıl aktarıldığı ve makina öğrenme tekniklerinin üretilen sesler ile dudak şekillerini eşleştirmede nasıl kullanıldığı göz önüne alındığında kullanılan kavramları tanıtmaktadır. Dudak tanıma için ilgi noktası, dudak kısıtlama stratejileri, dudak sınırlaması vurgulamaları gibi çeşitli alanlardaki yenilikler ile geliştirilmiş bir prosedür tanıtılmaktadır. Ek olarak araştırma, dudak tanıma sistemlerinin zorluklarını ve kısıtlılıklarını tartışmaktadır ve pratik çalışmanın bulgularını kullanarak dudak tanımanın doğruluğunu geliştirmek için önemli öneriler sunmaktadır. Anahtar Kelimeler: sınıflandırma, yüz tanıma, makine öğrenmesi, dudak algılama, ağız algılama

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