# Smile Expression Detector

> Verificar expresiones faciales (sonrisa) en el desafío de liveness activo

- Skill: `davidcastagnetoa/smile-expression-detector` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/smile-expression-detector`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/smile-expression-detector/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/smile-expression-detector

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# smile_expression_detector

Detector de sonrisa y expresiones faciales basado en landmarks de Mediapipe Face Mesh. Calcula ratios geométricos entre puntos de la boca para determinar si el usuario está sonriendo como parte del challenge-response de liveness activo.

## When to use

Usar en el `liveness_agent` durante los desafíos activos cuando el sistema pide al usuario que sonría. Es uno de los posibles challenges aleatorios junto con parpadeo y giro de cabeza.

## Instructions

1. Obtener landmarks faciales de Mediapipe Face Mesh (468 puntos).
2. Extraer landmarks de la boca: puntos 61, 291 (comisuras), 13, 14 (labios superior/inferior).
3. Calcular Mouth Aspect Ratio (MAR): distancia vertical / distancia horizontal de la boca.
4. Calcular Smile Ratio: distancia entre comisuras / distancia entre ojos.
5. Umbral de sonrisa: `smile_ratio > 0.45` y `MAR > 0.3` indica sonrisa.
6. Verificar que la sonrisa se mantiene durante al menos 0.5 segundos (15 frames a 30fps).
7. Registrar `smile_score` y `duration_ms` en el evento de auditoría.

## Notes

- No usar modelos pesados de expresión facial; los ratios geométricos con Mediapipe son suficientes y rápidos (<5ms).
- Asegurar que el challenge de sonrisa se selecciona aleatoriamente para evitar ataques de replay.
- Combinado con EAR (parpadeo) y head pose (giro), forma el conjunto completo de challenges activos.