Наверное, лучше всего, чтобы создавать свои собственные Хаара каскады для устьев всех типов и перспективы:
How to create Haar Cascade (xml) for using with OpenCV?
Тогда вы должны применять все из них на вашем лице и накапливают свою продукцию на различных регионах лица, чтобы решить, какие выходы перекрываются больше всего и подходят прямоугольник, который, скорее всего, является ртом. Еще более элегантный способ объединения этих простых классификаторов будет повышение (что потребует еще один шаг обучения):
http://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_%28machine_learning%29
Но если вы ленивы - почему бы не просто положить ограничения на результат выхода из haarcascade_mouth? Это означает, что вы принимаете только выходы, которые находятся в нижних 50% изображения (y < sizeY/2) и/или только 10% от центра (x> 0,4 * sizeX & & x < 0,6 * размерX).
Я думаю, вам нужно улучшить алгоритм AI, который не является несколькими строками кода –
Как я могу улучшить алгоритм? вы можете уточнить? – Khawar
«если вы не можете объяснить что-то 6-летнему ребенку, чем вы даже этого не знаете». - это правда, но я не уверен, что вы знаете, как идет речь, алгоритм распознавания голоса, это проекты для тех, кто заканчивает мастеров, и писать 80 страниц объяснений, что они там делали. Вы можете это сделать, попробуйте с Google, выделите несколько месяцев для этого –