Gesichtserkennung

Mit der Gesichtserkennungs-API von ML Kit können Sie Gesichter in einem Bild erkennen, wichtige Gesichtsmerkmale identifizieren und die Konturen erkannter Gesichter ermitteln.

Mit der Gesichtserkennung können Sie die Informationen abrufen, die Sie benötigen, um Aufgaben wie das Verschönern von Selfies und Porträts oder das Erstellen von Avataren aus dem Foto eines Benutzers auszuführen. Da ML Kit eine Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann, können Sie es in Anwendungen wie Video-Chat oder Spielen verwenden, die auf die Gesichtsausdrücke des Spielers reagieren.

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Wenn Sie Flutter-Entwickler sind, könnte Sie FlutterFire interessieren, das ein Plugin für die ML Vision-APIs von Firebase enthält.

Schlüsselfähigkeiten

Gesichtszüge erkennen und lokalisieren Erhalten Sie die Koordinaten der Augen, Ohren, Wangen, Nase und des Mundes jedes erkannten Gesichts.
Erhalten Sie die Konturen Ihrer Gesichtszüge Ermitteln Sie die Konturen erkannter Gesichter sowie deren Augen, Augenbrauen, Lippen und Nase.
Gesichtsausdrücke erkennen Stellen Sie fest, ob eine Person lächelt oder die Augen geschlossen hat.
Verfolgen Sie Gesichter über Videobilder hinweg Erhalten Sie eine Kennung für das Gesicht jeder einzelnen Person, die erkannt wird. Diese Kennung ist bei allen Aufrufen konsistent, sodass Sie beispielsweise Bildmanipulationen an einer bestimmten Person in einem Videostream durchführen können.
Verarbeiten Sie Videobilder in Echtzeit Die Gesichtserkennung wird auf dem Gerät durchgeführt und ist schnell genug, um in Echtzeitanwendungen wie der Videomanipulation verwendet zu werden.

Beispielergebnisse

Beispiel 1

Für jedes erkannte Gesicht:

Gesicht 1 von 3
Begrenzungspolygon (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882 812, 329.660278320312)
Drehwinkel Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422
Tracking ID 2
Gesichts-Wahrzeichen
Linkes Auge (945.869323730469, 211.867126464844)
Rechtes Auge (971.579467773438, 247.257247924805)
Unten im Mund (907.756591796875, 259.714477539062)

... usw.

Feature-Wahrscheinlichkeiten
Lächelnd 0,88979166746139526
Linkes Auge offen 0,98635888937860727
Rechtes Auge offen 0,99258323386311531

Beispiel 2 (Gesichtskonturerkennung)

Wenn Sie die Gesichtskonturerkennung aktiviert haben, erhalten Sie außerdem eine Liste mit Punkten für jedes erkannte Gesichtsmerkmal. Diese Punkte stellen die Form des Features dar. Das folgende Bild zeigt, wie diese Punkte einem Gesicht zugeordnet werden (zum Vergrößern auf das Bild klicken):

Gesichtskonturen
Nasenrücken (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
Linkes Auge (404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682), (432.598755, 225.434143), (4 42.953064, 226.089508, (453.899811, 228.594818), (461.516418, 232.650467), (465.069580 235.600845 237.235168, (416.037720, 236.012115), (409.983459, 234.870300)
Oberseite der Oberlippe (421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.295532), (480.526489, 346.089294), (5 03.375702, 349.470459), (525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980), (560.082031 , 351.693268, (570.226685, 354.210175), (575.305420, 359.257751)
(usw.)