目前深度学习技术已经运用到了各行各业,特别是在图像识别、生物身份认证以及智能语音领域都得到了广泛应用。在生物身份识别和智能语音领域都有针对于唇部识别和检测的需求,目前的唇部检测大多数采用唇部的颜色空间特征以及唇部的形状模型方法,这些方法易受到光线和唇部变形的影响,识别准确率不稳定。本文提出运用深度学习技术进行唇部检测识别的方法,并对其识别结果和准确度进行了分析,并在移动端实现了运用深度学习模型进行唇部检测并美妆的应用APP,通过对本文提出算法模型的运用,得到了较高精确度的识别检测结果。本文的研究结果为如何运用深度学习进行唇部检测识别提供了非常有价值参考。本文介绍了唇部检测的背景及研究意义,尝试基于深度学习方法进行唇部检测。在研究BiSeNet网络模型的基础上,提出了针对唇部识别的网络模型Res-BiSeNet,实验数据表明该模型在测试集上的MIoU达到了 89%,能够满足大部分场景和环境下对唇部检测速度和精度需求。论文基于该算法在iOS平台上设计并实现了一款唇部美妆的应用APP,取得较高精度的检测效果。本文的研究工作验证了深度学习技术在唇部检测任务上的可行性和有效性,在iOS平台上开发的唇部美妆应用APP为此类研究和应用提供了较好的参考。