تحسين تحديد الفم باستخدام OpenCV

مشكلتك تبدو واضحة. السبب في أن البرنامج يقوم بتحديد الأنف بدلاً من الفم هو أن شروط الاختيار التي تقوم بها لاختيار الفم غير كافية. تبدو الشروط الحالية بسيطة ولا تأخذ بعين الاعتبار الاختلافات في أحجام الأنف والفم بين الأشخاص. لحل هذه المشكلة، يمكنك تجربة النقاط التالية:

1. تحسين شروط الاختيار: قد تحتاج إلى تحسين شروط اختيار الفم لتقليل احتمال اختيار الأنف. يمكنك استخدام أبعاد الفم المتوقعة مقارنة بأبعاد الوجه كمعيار للاختيار.

2. استخدام وجه مرشح: قد تحتاج إلى استخدام مرشح للوجه قبل البحث عن الفم للتأكد من أنك تحصل على منطقة وجه صحيحة.

3. استخدام عدة مراحل للاختيار: يمكنك استخدام عدة مراحل للاختيار، مثل استخدام حاويات مستطيلة صغيرة للاختيار المبدئي للفم ثم تطبيق شروط الاختيار الأكثر دقة على هذه الحاويات.

4. تدريب مصنف SVM بشكل أفضل: يمكن أن يكون الأداء السيء للتصنيف SVM جزئياً سبباً في عدم القدرة على تمييز الفم بشكل صحيح. يمكنك تجربة تدريب المصنف بمزيد من البيانات التدريبية لتحسين الأداء.

تحتاج إلى تجربة هذه الاقتراحات وضبطها وفقاً لمتطلبات مشروعك الخاص للحصول على أفضل نتائج.

لتحسين تحديد الفم وتجنب اختيار الأنف، يمكنك مراعاة النقاط التالية:

1. استخدام مصنف متعدد الطبقات: بدلاً من استخدام SVM واحد، يمكنك استخدام مصنف متعدد الطبقات مثل Convolutional Neural Network (CNN) لتحسين دقة التحديد. يمكن للCNN تعلم سمات أكثر تعقيدًا لتمييز بين الفم والأنف بشكل أفضل.

2. استخدام تقنيات تعديل الصور: يمكن استخدام تقنيات تعديل الصور مثل تحسين الحواف (Edge Enhancement) وتحسين التباين (Contrast Enhancement) لتحسين جودة الصورة قبل تحديد الفم.

3. زيادة حجم بيانات التدريب: قد تكون مشكلة اختيار الأنف بسبب قلة حجم بيانات التدريب. يمكن زيادة حجم البيانات التدريبية لتمثيل مختلف أشكال الأنف والفم بشكل أفضل.

4. تقديم المزيد من المعلومات للمصنف: بالإضافة إلى الصورة نفسها، يمكنك تقديم مزيد من المعلومات للمصنف مثل معلومات عن هيكل الوجه وموقع الميزات المحتملة للفم والأنف.

5. ضبط معلمات الكشف: يمكنك تجريب مختلف قيم لمعلمات الكشف مثل حجم النواة والحد الأدنى لحجم الكائن المكتشف لتحسين أداء الكشف.

تذكر دائمًا أن تختبر وتقيم أي تغييرات تقوم بها لضمان أنها تحسن من أداء نظامك بشكل فعال.