No.2ベストアンサー
- 回答日時:
画像サイズ(解像度)に対して、唇が小さい場合はHaar-likeなどを用いてキャブレーションを行い(唇のおよその領域を検出して)からSnakeをかけてみてはどうでしょう?
口領域の抽出のHaar-likeは
http://alereimondo.no-ip.org/OpenCV/34
にあります。(口をあけず、正面を向いている場合の精度は高いと思います)
また、千葉大学の三宅研究室
http://www.mi.tj.chiba-u.jp/
で唇の検出をやっている学生がいらっしゃったので、一度コンタクトを取ってみることをお勧めします。
参考URL:http://alereimondo.no-ip.org/OpenCV/34
No.1
- 回答日時:
恐れ入ります。
私が学生の頃は、snakesと呼ばれる動的輪郭検出だと
1.最終的な形を与える(閉曲線の形)
2.大きなわっかを少しづつ変形させながら小さくしていく
3.ある程度、評価関数の値が一致したら、それで検出
という方法でした。
この方法だと、万能な唇の検出には向きません。(形が特定されるため)
他のマッチングが良いと思います。
個人的には、
・平滑化と二値化の部分をうまくやらないとノイズが多くなると思います。
・ラプラシアンをかけるなら、方向を考えるとうまくいくと思います。
(例えば、正面の顔であれば上下2方向のラプラシアンをかける)
ある程度の精度で実用的な唇の検出を行いたいのでしたら、現在行われている前処理前に、やることがあると思います。
・正面から写した写真を使い、顔を切り出す(アゴと頭頂は比較的容易に判定可能なので)
・写真の下側かつ真ん中あたりにあたりをつける
・周囲よりも赤い部分だけ、特徴付けする
***
どのような用途を考えていらっしゃいますか?
画処理は外乱に非常に弱いです。その問題を解決するには、本当に画処理が必要ですか?そこの確認からかと思います。
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