Pregunta

¿Hay alguna alternativa de biblioteca a OpenCV que detecta la sonrisa?

No quiero usar OpenCV, ya que a veces no puede detectar caras debido a los antecedentes.

¿Alguno de cualquier otra biblioteca? ¿Aparte de OpenCV?

¿Fue útil?

Solución

Recomendaría echar un vistazo La caja de herramientas de percepción de la máquina (Biblioteca MPT). Tuve la oportunidad de jugar con él un poco en un OpenFrameworks Taller OpenCV en Goldsmiths y hay un C ++ muestra de detección de sonrisa disponible.

Me imagino que puedes probar la biblioteca MPT para iPhone con OpenFrameworks o simplemente enlace a la biblioteca desde un proyecto de iPhone.

A veces no detecta caras debido a los antecedentes.

Una configuración de iluminación ideal garantizará mejores resultados, pero dado que desea usar esto en un dispositivo móvil, debe informar a sus usuarios que la detección de sonrisa podría fallar en condiciones extremas (mala iluminación)

Hth

Otros consejos

Como estas sonreír ¿detección? No puedo ver un conjunto de datos HAAR específico de la sonrisa en las cascadas predeterminadas de detección de cara OpenCV. Sospecho que su problema son los datos de capacitación en lugar de opencv en sí.

Egawer es un buen punto de partida si necesita una aplicación de trabajo para empezar.

https://github.com/atrac613/egawer-ios

Revisé las imágenes de entrenamiento de Smiled_haarcascade_V0.05, y descubrí que incluyen la cara completa. Entonces, parece ser un detector de "cara sonriente" en lugar de un detector de sonrisa solo. Si bien esto parece más fácil, también puede ser menos preciso.

Lo mejor es crear su propio archivo XML de Haar Cascade, pero es cierto que la mayoría de los desarrolladores no tenemos tiempo para eso. Puede mejorar considerablemente los resultados igualando el brillo de la imagen.

iOS 7 ahora tiene el soporte nativo de la detección de símiles en CoreImage. Aquí está la API Diff:

Para iOS 7, sí, ahora puedes hacerlo con CoreImage.

Aquí está la API Diff en iOS 7 beta 2:

Coreimage

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