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얼굴 인식plat_iosplat_android

ML Kit의 얼굴 인식 API를 사용하여 이미지에서 얼굴을 인식하고 주요 얼굴 특징을 식별하여 인식된 얼굴에서 윤곽을 가져올 수 있습니다.

얼굴 인식을 사용하면 셀카 및 인물 사진 꾸미기, 사용자의 사진에서 아바타 생성 등의 태스크를 수행하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. ML Kit에서 실시간으로 얼굴 인식을 수행할 수 있기 때문에 플레이어의 표정에 반응하는 게임이나 영상 채팅과 같은 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

iOS Android

주요 기능

얼굴 특징 인식 및 위치 찾기 인식된 모든 얼굴에서 눈, 귀, 뺨, 코, 입의 좌표를 가져옵니다.
얼굴 특징의 윤곽 가져오기 인식된 얼굴뿐 아니라 눈, 눈썹, 입술, 코의 윤곽을 가져옵니다.
얼굴 표정 인식 웃고 있거나 눈을 감고 있는지 여부를 판단합니다.
동영상 프레임에서 얼굴 추적 인식된 각 얼굴별로 식별자를 가져옵니다. 이 식별자는 전체 호출 과정에서 일관되어야 합니다. 그러면 동영상 스트림에서 특정 인물에 대한 이미지 조작과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
실시간으로 동영상 프레임 처리 얼굴 인식은 기기별로 수행되며 동영상 조작 등의 실시간 애플리케이션에 사용할 수 있을 만큼 속도가 빠릅니다.

결과 예시

예시 1

인식된 각 얼굴:

얼굴 1/3
경계 다각형 (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312)
회전 각도 Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422
추적 ID 2
얼굴 특징
왼쪽 눈 (945.869323730469, 211.867126464844)
오른쪽 눈 (971.579467773438, 247.257247924805)
입 아래쪽 (907.756591796875, 259.714477539062)

기타

특징 확률
웃는 얼굴 0.88979166746139526
왼쪽 눈 뜸 0.98635888937860727
오른쪽 눈 뜸 0.99258323386311531

예시 2: 얼굴 윤곽 인식

얼굴 윤곽 인식이 사용 설정되어 있으면 인식된 각 얼굴 특징에 대한 점들의 목록도 가져올 수 있습니다. 이러한 점들은 특징의 형태를 나타냅니다. 다음 이미지는 이 점들이 얼굴에 어떻게 매핑되는지 보여줍니다(확대하려면 이미지를 클릭).

얼굴 특징 윤곽
콧날 (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)
기타