얼굴 인식
ML Kit의 얼굴 감지 API를 사용하면 이미지에서 얼굴을 감지하고 주요 얼굴 특징을 식별하며 감지된 얼굴의 윤곽을 얻을 수 있습니다.
얼굴 감지를 사용하면 셀카 및 인물 사진 꾸미기 또는 사용자 사진에서 아바타 생성과 같은 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. ML Kit는 실시간으로 얼굴 인식이 가능하기 때문에 영상 채팅이나 게임 등 플레이어의 표정에 반응하는 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
Flutter 개발자라면 Firebase의 ML Vision API용 플러그인이 포함된 FlutterFire 에 관심이 있을 수 있습니다.
주요 기능
| 얼굴 특징을 인식하고 찾습니다. | 감지된 모든 얼굴의 눈, 귀, 뺨, 코, 입의 좌표를 가져옵니다. |
| 얼굴 특징의 윤곽을 얻으십시오 | 감지된 얼굴과 눈, 눈썹, 입술 및 코의 윤곽을 가져옵니다. |
| 표정을 인식 | 사람이 웃고 있는지 아니면 눈을 감고 있는지 확인하십시오. |
| 비디오 프레임에서 얼굴 추적 | 감지된 각 개인의 얼굴에 대한 식별자를 가져옵니다. 이 식별자는 호출 간에 일관성이 있으므로 예를 들어 비디오 스트림에서 특정 사람에 대해 이미지 조작을 수행할 수 있습니다. |
| 실시간으로 비디오 프레임 처리 | 얼굴 감지는 장치에서 수행되며 비디오 조작과 같은 실시간 응용 프로그램에서 사용할 수 있을 만큼 충분히 빠릅니다. |
예시 결과
실시예 1
감지된 각 얼굴에 대해:
| 얼굴 1/3 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 경계 다각형 | (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.54667635742), (284667635742), (828.282), (1030.771967265625, 3278.) | ||||||
| 회전 각도 | Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 | ||||||
| 추적 ID | 2 | ||||||
| 얼굴 랜드마크 |
... 등. | ||||||
| 특징 확률 |
| ||||||
예 2(얼굴 윤곽 검출)
얼굴 윤곽 감지를 활성화하면 감지된 각 얼굴 특징에 대한 포인트 목록도 얻을 수 있습니다. 이 점은 형상의 모양을 나타냅니다. 다음 이미지는 이러한 점이 얼굴에 매핑되는 방식을 보여줍니다(확대하려면 이미지를 클릭하십시오).
| 얼굴 특징 윤곽 | |
|---|---|
| 노즈 브릿지 | (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919) |
| 왼쪽 눈 | (404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682), (432.598755, 225.434143), (442.953064, 226.089508), (453.899811, 228.594818), (461.516418, 232.650467), (465.069580 , 235.600845), (462.170410, 236.316147), (456.233643, 236.891602), (446.363922, 237.966888), (435.698914, 238.149323), (424.320740, 237.235168), (416.037720, 236.012115), (409.983459, 234.870300) |
| 윗입술 위쪽 | (421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.295532), (480.526489, 346.089294), (503.375702, 349.470459), (525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980), (560.082031 , 351.693268), (570.226685, 354.210175), (575.305420, 359.257751) |
| (등.) | |