如何使用Open CV检测打哈欠
我正在开发iOS的应用程序，需要检测用户打哈欠。
我所做的是包括打开简历，并find使用哈尔级联面孔，然后find嘴里面（也使用hacascascade）。
我所遇到的麻烦是，我相信能够很容易地发现一个打哈欠就像做一些事情，比如（face.y – mouth.y）<something =打哈欠。
但是我所面临的问题是，面对面和面对面是“不稳定的”，我的意思是说每一次循环运行的X和Y面值和面值都是不一样的。
是否有任何我可以使用的“张口”哈斯级联，或者我怎么能知道什么时候用户张嘴？
一般来说，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）用于愤怒，微笑，惊喜等仍然活跃发展的面部表情识别。 谷歌search给你很多关于这个话题的论文，（甚至我的一个同class同学做了他的最后一年的项目）。 为此，首先需要训练支持向量机并做到这一点，您需要打呵欠和正常面孔的样本图像。
打呵欠几乎与惊喜类似，两种情况下嘴巴张开。 我build议你看看下面的第3页： 使用支持向量机在video中进行实时的人脸表情识别 （如果你不能访问链接，谷歌纸的名称）
这篇论文（甚至是我的同学）使用了面部特征的位移vector 。 为此，您可以在脸上find一些特征点。 例如，在论文中，他们使用了眼睛瞳孔，眼睑的极端点，鼻尖，嘴唇的极端点（嘴唇）等，然后连续跟踪这些特征的位置并找出它们之间的欧氏距离。 它们被用来训练SVM。
下面看看两篇论文：
从面孔提取特征点
基于Gabor特征的Boosted分类器的全自动人脸特征点检测
看下面的图片我的意思是脸上的特征点：
在你的情况下 ，我认为你是在iPhone实时实施它。 所以也许你可以避免在眼睛的特征点（虽然不是一个好主意，因为当你打哈欠，眼睛变小）。 但与此相比，嘴唇上的特征点显示出更多的变化和优势。 所以，只用嘴唇来实施可能会节省时间。 （好吧，这一切都取决于你）。
嘴唇分割 ：已经在SOF中讨论过，并检查了这个问题： OpenCV嘴唇分割
最后，我确定你可以在Google上find很多细节，因为它是一个活跃的开发领域，并且有很多论文。
另一种select ：
这个地区的另一个select，我已经听过好几次了， Active Appearance Model 。 但我对此一无所知。 谷歌它自己。
OpenCV还具有人脸识别/检测function（请参阅openCV SDK附带的示例）。 我认为这将是一个更好的地方，因为哈尔瀑布并不真正分析你需要的面部表情。 尝试运行示例并亲自查看 – 您将获得有关检测到的眼睛/嘴巴等的实时数据。
祝你好运