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Detección de rostro
plat_iosplat_android
Con la API de detección de rostro del Kit de AA, puedes detectar rostros en una imagen, identificar rasgos faciales clave y obtener los contornos de los rostros detectados.
Con la detección de rostro, puedes obtener la información necesaria para realizar mejoras en selfies y retratos, o generar avatares a partir de una foto del usuario.
Ya que el Kit de AA puede realizar la detección de rostro en tiempo real, puedes utilizarlo en aplicaciones como chat de video o juegos que respondan a las expresiones de los jugadores.
Si eres desarrollador de Flutter, es posible que te interese FlutterFire, que incluye un complemento para las API de Vision del AA de Firebase.
Funciones clave
Reconocer y ubicar rasgos faciales.
Obtén las coordenadas de los ojos, orejas, mejillas, nariz y boca de cada rostro detectado.
Obtener el contorno de los rasgos faciales.
Obtén el contorno de los rostros detectados y el de sus ojos, cejas, labios y nariz.
Reconocer expresiones faciales.
Determina si una persona está sonriendo o con los ojos cerrados.
Realizar un seguimiento de rostros a lo largo de fotogramas de video.
Obtén un identificador para el rostro de cada persona individual que se detecte.
Este identificador es coherente a lo largo de las invocaciones, por lo que puedes, por ejemplo, realizar una manipulación de imagen sobre una persona en particular en un flujo de video.
Procesar fotogramas de video en tiempo real.
La detección de rostro se realiza en el dispositivo, y es lo suficientemente rápida para utilizarse en aplicaciones en tiempo real, como en la manipulación de video.
Cuando la detección de contorno de rostro se encuentra habilitada, obtienes una lista de puntos por cada rasgo facial que se detectó. Estos puntos representan la forma del rasgo. En la siguiente imagen se ilustra cómo se asignan estos puntos a un rostro (haz clic en la imagen para ampliarla):
[null,null,["Última actualización: 2025-08-04 (UTC)"],[],[],null,["Face Detection \nplat_ios plat_android \n\nWith ML Kit's face detection API, you can detect faces in an image, identify\nkey facial features, and get the contours of detected faces.\n\nWith face detection, you can get the information you need to perform tasks like\nembellishing selfies and portraits, or generating avatars from a user's photo.\nBecause ML Kit can perform face detection in real time, you can use it in\napplications like video chat or games that respond to the player's expressions.\n\n[iOS](/docs/ml-kit/ios/detect-faces)\n[Android](/docs/ml-kit/android/detect-faces)\n\nIf you're a Flutter developer, you might be interested in\n[FlutterFire](https://github.com/FirebaseExtended/flutterfire/tree/master/packages/firebase_ml_vision),\nwhich includes a plugin for Firebase's ML Vision APIs.\n| This is a beta release of ML Kit for Firebase. This API might be changed in backward-incompatible ways and is not subject to any SLA or deprecation policy.\n\nKey capabilities\n\n|--------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Recognize and locate facial features | Get the coordinates of the eyes, ears, cheeks, nose, and mouth of every face detected. |\n| Get the contours of facial features | Get the contours of detected faces and their eyes, eyebrows, lips, and nose. |\n| Recognize facial expressions | Determine whether a person is smiling or has their eyes closed. |\n| Track faces across video frames | Get an identifier for each individual person's face that is detected. This identifier is consistent across invocations, so you can, for example, perform image manipulation on a particular person in a video stream. |\n| Process video frames in real time | Face detection is performed on the device, and is fast enough to be used in real-time applications, such as video manipulation. |\n\nExample results\n\nExample 1\n\nFor each face detected:\n\n| Face 1 of 3 ||\n|---------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **Bounding polygon** | (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312) |\n| **Angles of rotation** | Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |\n| **Tracking ID** | 2 |\n| **Facial landmarks** | |---------------------|--------------------------------------| | **Left eye** | (945.869323730469, 211.867126464844) | | **Right eye** | (971.579467773438, 247.257247924805) | | **Bottom of mouth** | (907.756591796875, 259.714477539062) | ... etc. |\n| **Feature probabilities** | |--------------------|---------------------| | **Smiling** | 0.88979166746139526 | | **Left eye open** | 0.98635888937860727 | | **Right eye open** | 0.99258323386311531 | |\n\nExample 2 (face contour detection)\n\nWhen you have face contour detection enabled, you also get a list of points\nfor each facial feature that was detected. These points represent the shape of\nthe feature. The following image illustrates how these points map to a face\n(click the image to enlarge):\n\n[](/static/docs/ml-kit/images/examples/face_contours.svg)\n\n| Facial feature contours ||\n|----------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **Nose bridge** | (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919) |\n| **Left eye** | (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) |\n| **Top of upper lip** | (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) |\n| (etc.) | |"]]
