人臉偵測

透過ML Kit的人臉偵測API,您可以偵測影像中的人臉,辨識關鍵的臉部特徵,並取得偵測到的人臉的輪廓。

透過臉部偵測,您可以獲得執行美化自拍照和肖像或從使用者照片生成頭像等任務所需的資訊。由於ML Kit可以即時執行人臉偵測,因此您可以在視訊聊天或響應玩家表情的遊戲等應用程式中使用它。

安卓系統

如果您是 Flutter 開發人員,您可能對FlutterFire感興趣,其中包含 Firebase ML Vision API 的外掛程式。

關鍵能力

辨識並定位臉部特徵取得偵測到的每張臉的眼睛、耳朵、臉頰、​​鼻子和嘴巴的座標。
取得臉部特徵輪廓取得偵測到的臉部及其眼睛、眉毛、嘴唇和鼻子的輪廓。
辨識臉部表情確定一個人是否在微笑或閉著眼睛。
跨視頻幀跟踪面部取得偵測到的每個人臉的識別碼。此標識符在呼叫之間是一致的,因此您可以對視訊串流中的特定人員執行影像操作。
即時處理視訊幀人臉偵測在設備上執行,速度足夠快,可以用於視訊處理等即時應用。

結果範例

實施例1

對於偵測到的每張臉:

第 1 面(共 3 面)
邊界多邊形(884.880004882812、149.546676635742)、(1030.77197265625、149.546676635742)、(1030.77197265625、635742)、(1030.77197265625、3898020283802838028380283802 2812, 329.660278320312)
旋轉角度Y:-14.054030418395996,Z:-55.007488250732422
追蹤號碼2
臉部標誌
左眼(945.869323730469、211.867126464844)
右眼(971.579467773438、247.257247924805)
嘴底(907.756591796875、259.714477539062)

... ETC。

特徵機率
微笑0.88979166746139526
左眼睜開0.98635888937860727
右眼睜開0.99258323386311531

範例2(人臉輪廓偵測)

啟用臉部輪廓偵測後,您還會獲得偵測到的每個臉部特徵的點列表。這些點代表特徵的形狀。下圖說明了這些點如何映射到臉部(點擊圖像放大):

臉部五官輪廓
鼻樑(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
左眼(404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 2269. 3), (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、237.96689. (424.32 0740, 237.235168), (416.037720, 236.012115), (409.983459, 234.870300)
上唇頂部(421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346. 4), (503.375702, 349.470459), (525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980), ( 560.082031 , 351.693268), (570.226685, 354.210175), (575.305420, 359.257751)
(ETC。)