实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再

研究描述人脸特征的有效方法, 讨论身份证照片的特征提取和检索采用自适应肤色检测技术改进通用的肤色检测算法, 进行脸部区域的划分提出系数投影法对面部五官区域进行分割, 在各区域中提取面部几何特征引人描述脸颊和下额轮廓的曲线参数作为脸形特征, 得到对人脸特征更准确的描述将面部几何特征矢量匹配、脸形曲线参数匹配和脸部图像相关匹配相结合, 实现人像照片的准确检索实验表明该方法性能优良。-Describe the facial features of an effective way to discuss

人脸检测与特征定位，先做完人脸检测才能标注特征，在人脸检测区域可以进行二值化图像，相似度计算等操作，在特征标注区可以完成边缘提取，标记人脸器官操作-Face detection and feature location, perfect face detection to do first annotation feature, the face detection area in the binarized image can be performed, similarity calculat

OpenCV实现人脸识别功能。采用基本的算法实现特征点提取和匹配。-OpenCV face recognition function. The basic algorithm uses the feature point extraction and matching.