blocks|key|4211750|text|我建议你看看机器感知工具箱+(MPT+Library)。我有机会在Openframeworks+OpenCV+workshop+at+Goldsmiths上玩了一下，现在有一个c%2B%2B+smile+detection+sample。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|4211751|我想您可以尝试使用MPT+Library+for+iPhone+with+openframeworks，或者直接从iphone项目链接到该库。|4211752|由于背景的原因，|4211753|有时无法检测到人脸。|blockquote|4211754|4211755|4211756|理想的照明设置将保证获得更好的效果，但考虑到您希望在移动设备上使用此设置，您必须通知您的用户在极端条件下(照明不良)微笑检测可能会失败|4211757|HTH|4211758|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://mplab.ucsd.edu/grants/project1/free-software/MPTWebSite/introduction.html|1|http://www.openframeworks.cc/|2|http://wiki.openframeworks.cc/index.php?title=OF%25C2%25A0Goldsmiths|3|http://dl.getdropbox.com/u/1122679/smiles.zip|4|http://www.openframeworks.cc/setup/iphone^0|F|B|0|X|E|1|1C|T|2|2K|M|3|0|P|Q|4|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|16|8|@]|9|@$A|17|B|18|1|19]|$A|1A|B|1B|1|1C]|$A|1D|B|1E|1|1F]|$A|1G|B|1H|1|1I]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1J|8|@]|9|@$A|1K|B|1L|1|1M]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|1O|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1S|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|C|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|C|$W|X]]|Y|$5|T|U|V|C|$W|Z]]|10|$5|T|U|V|C|$W|11]]|12|$5|T|U|V|C|$W|13]]|14|$5|T|U|V|C|$W|15]]]]

I would recommend having a look at The Machine Perception Toolbox (<a href="http://mplab.ucsd.edu/grants/project1/free-software/MPTWebSite/introduction.html" rel="nofollow">MPT Library</a>). 
I had a chance to play with it a bit at an <a href="http://www.openframeworks.cc/" rel="nofollow">Openframeworks</a> <a href="http://wiki.openframeworks.cc/index.php?title=OF%C2%A0Goldsmiths" rel="nofollow">OpenCV workshop at Goldsmiths</a> and there is a c++ <a href="http://dl.getdropbox.com/u/1122679/smiles.zip" rel="nofollow">smile detection sample</a> available.

I imagine you can try the MPT Library for <a href="http://www.openframeworks.cc/setup/iphone" rel="nofollow">iPhone with openframeworks</a> or simply link to the library from an iphone project.

<blockquote>
 sometimes fails to detect faces due to
 background.
</blockquote>

An ideal lighting setup will guarantee better results, but given that you want to use this on a mobile device, you must inform your users that smile detection might fail under extreme conditions (bad lighting)

HTH

blocks|key|2137076|text|你是如何做微笑检测的？在默认的OpenCV人脸检测级联中，我看不到特定于微笑的Haar数据集。我怀疑你的问题是训练数据，而不是OpenCV本身。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2137077|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

How are you doing smile detection? I can't see a smile-specific Haar dataset in the default OpenCV face detection cascades. I suspect your problem is training data rather than OpenCV itself.

blocks|key|4211820|text|如果你需要一个可以正常工作的应用程序，那么Egawer是一个很好的起点。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4211821|https://github.com/Atrac613/egawer-iOS|offset|length|4211822|我检查了smileD_haarcascade_v0.05的训练图像，发现它们包含了完整的面部。因此，它似乎是一个“笑脸”检测器，而不仅仅是一个微笑检测器。虽然这看起来更容易，但它也可能不太准确。|4211823|最好的方法是创建您自己的Haar+Cascade+XML文件，但不可否认的是，我们大多数开发人员都没有时间这样做。您可以通过均衡图像的亮度来显著改善结果。|4211824|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|12|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|R|8|@]|9|@$D|S|E|T|1|U]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|A|$P|C]]]]

Egawer is a good starting point if you need a working app to begin with.

<a href="https://github.com/Atrac613/egawer-iOS" rel="nofollow">https://github.com/Atrac613/egawer-iOS</a>

I checked the training images of smileD_haarcascade_v0.05, an found that they include the full face. So, it seems to be a "smiling face" detector rather than a smile detector alone. While this seems easier, it can also be less accurate.

The best is to create your own Haar Cascade XML file, but admittedly most of us developers don't have time for that. You can improve the results considerably by equalizing the brightness of the image.

blocks|key|4211865|text|iOS+7现在在CoreImage中具有对明喻检测的本机支持。下面是API+diff：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4211866|适用于iOS+7的|4211867|是的，现在您可以使用CoreImage来完成此任务。|blockquote|4211868|4211869|以下是iOS+7+Beta+2中的API+diff：|4211870|CoreImage|4211871|CIDetector.h|4211872|添加了CIDetectorEyeBlink|4211873|添加了CIDetectorSmile|4211874|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|-4|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]]|S|$]]

iOS 7 now has native support of simile detection in CoreImage. Here is the API diff:

<blockquote>
 For iOS 7, Yes, now you can do it with CoreImage.
 
 Here is the API diff in iOS 7 Beta 2:
 
 CoreImage
 
 CIDetector.h
 
 Added CIDetectorEyeBlink
 
 Added CIDetectorSmile
</blockquote>

Is there any library alternative to OpenCV which detects smile.

I dont want to use OpenCV as it sometimes fails to detect faces due to background.

Any one knw other library ? other than OpenCV ?

Smile Detection (Any alternative other than OpenCV ?)

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没有提供实际的解决方法或示例。

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有没有什么库可以替代OpenCV来检测微笑。我不想使用OpenCV，因为它有时会因为背景的原因而无法检测到人脸。有谁知道其他的库吗？除了OpenCV之外？

问微笑检测(除了OpenCV之外还有其他选择吗?)
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