चेहरे की पहचान
एमएल किट के फ़ेस डिटेक्शन एपीआई की मदद से, किसी इमेज में चेहरों की पहचान की जा सकती है चेहरे की मुख्य विशेषताएं और पता लगाए गए चेहरों की बनावट दिखती है.
चेहरे की पहचान करने की सुविधा की मदद से, आपको इस तरह के काम करने के लिए ज़रूरी जानकारी मिलती है इमेज को बेहतर बनाना या उपयोगकर्ता की फ़ोटो से अवतार जनरेट करना. ML Kit, रीयल टाइम में चेहरे की पहचान कर सकता है. इसलिए, इसका इस्तेमाल वीडियो चैट या ऐसे गेम जैसे ऐप्लिकेशन में किया जा सकता है जो खिलाड़ी के एक्सप्रेशन के हिसाब से जवाब देते हैं.
अगर आप Flutter डेवलपर हैं, तो आपकी दिलचस्पी इनमें हो सकती है FlutterFire, जिसमें Firebase के ML Vision API के लिए एक प्लगिन शामिल है.
मुख्य सुविधाएं
चेहरे की विशेषताओं को पहचानना और उनकी जगह की जानकारी का पता लगाना | इसमें से आंखों, कान, गाल, नाक, और मुंह के निर्देशांक देखें चेहरे की पहचान की गई. |
चेहरे की बनावट को निखारें | पहचाने गए चेहरों और उनकी आंखों, भौंहों, होंठों, और नाक. |
चेहरे के हाव-भाव पहचानें | यह पता लगाना कि कोई व्यक्ति मुस्कुरा रहा है या उसकी आंखें बंद हैं. |
अलग-अलग वीडियो फ़्रेम में चेहरों को ट्रैक करना | हर उस व्यक्ति के चेहरे के लिए आइडेंटिफ़ायर पाएं जिसकी पहचान की गई है. यह आइडेंटिफ़ायर, हर बार एक जैसा होता है. उदाहरण के लिए, इसकी मदद से, वीडियो स्ट्रीम में किसी व्यक्ति की इमेज में बदलाव किया जा सकता है. |
रीयल टाइम में वीडियो फ़्रेम प्रोसेस करें | चेहरे की पहचान की सुविधा, डिवाइस पर काम करती है और इस्तेमाल के लिए तेज़ है में रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल किया जा सकता है, जैसे कि वीडियो में बदलाव करना. |
परिणामों के उदाहरण
उदाहरण 1
पहचाने गए हर एक चेहरे के लिए:
तीन में से पहला चेहरा | |||||||
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बाउंडिंग पॉलीगॉन | (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312) | ||||||
घूर्णन के कोण | Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 | ||||||
ट्रैकिंग आईडी | 2 | ||||||
चेहरे के लैंडमार्क |
... वगैरह |
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सुविधा की संभावनाएं |
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उदाहरण 2 (चेहरे की बनावट की पहचान)
चेहरे के कॉन्टूर का पता लगाने की सुविधा चालू होने पर, आपको चेहरे की हर उस विशेषता के लिए पॉइंट की सूची भी मिलती है जिसका पता चला है. ये पॉइंट, फ़ीचर के आकार को दिखाते हैं. नीचे दी गई इमेज में दिखाया गया है कि कैसे ये पॉइंट किसी चेहरे से मैप होते हैं (इमेज को बड़ा करने के लिए उस पर क्लिक करें):
चेहरे की बनावट | |
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नोज़ ब्रिज | (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919) |
बाईं आंख | 404.64.0 |
ऊपरी होंठ का ऊपरी हिस्सा | 421.6.6620448, 454.5.520804048, 454.5200804 45 454.52008. 45.45.45.5208.45.45.45. |
(वगैरह) |