IntraFace 内置了一个表情检测器。但是，如果您想做一个自定义的微笑检测器，那么您应该做的是将您的空间面部基准点转换为某种特征向量，该向量可以输入到非线性分类器，例如 SVM 或 MLP。

一个简单的方法是使用角度关系（如果面部是正面平行的），或者您可以使用投影不变量（例如交叉比率）来找出几何关系。

可以训练两种类型的分类器：

二类：您将首先准备一组微笑和不微笑的人的训练集。然后用这个输入训练你的学习机。

Novelty-D​​etection：如果您使用 GMM 或 SVM 的变体，您可以仅对微笑特征建模（围绕这些特征构建超包络）。然后在运行时，您可以查询测试功能是否属于这个超信封。

最后，关于嘴部分：你是对的，它可以帮助你，IntraFace 会内置它。在最坏的情况下，你可能不需要分离任何东西。如果你有一个好的训练集，你也可以对你的特征进行降维。

当然，还有更高级的方法可以完成你喜欢做的事情。就像这里的一个例子。