Phát hiện khuôn mặt

Phát hiện khuôn mặt

Trang này mô tả một phiên bản cũ của Face Detection API, là một phần của Bộ công cụ học máy cho Firebase. Quá trình phát triển API này đã được chuyển sang SDK bộ công cụ học máy độc lập mà bạn có thể sử dụng cùng hoặc không có Firebase. Tìm hiểu thêm.

Hãy xem Face Detection để biết tài liệu mới nhất.

Với API phát hiện khuôn mặt của Bộ công cụ học máy, bạn có thể phát hiện các khuôn mặt trong một hình ảnh, xác định các đặc điểm chính trên khuôn mặt và xem các đường nét của các khuôn mặt được phát hiện.

Với tính năng phát hiện khuôn mặt, bạn có thể nhận được thông tin cần thiết để thực hiện các thao tác như chỉnh sửa ảnh selfie và ảnh chân dung, hoặc tạo hình đại diện từ ảnh của người dùng. Vì Bộ công cụ học máy có thể thực hiện việc phát hiện khuôn mặt theo thời gian thực, nên bạn có thể dùng Bộ công cụ này trong các ứng dụng như trò chuyện video hoặc trò chơi phản hồi biểu cảm của người chơi.

iOS Android

Nếu là nhà phát triển Flutter, bạn có thể quan tâm đến FlutterFire, trong đó có một trình bổ trợ cho ML Vision API của Firebase.

Đây là bản phát hành beta của Bộ công cụ học máy cho Firebase. API này có thể được thay đổi theo cách không tương thích ngược và không phải tuân theo bất kỳ chính sách nào về SLA hay chính sách về việc ngừng sử dụng.

Các chức năng chính

Nhận dạng và xác định các đặc điểm trên khuôn mặt	Nhận toạ độ của mắt, tai, má, mũi và miệng của mọi khuôn mặt được phát hiện.
Xem các đường nét của các đặc điểm trên khuôn mặt	Xem các đường viền của khuôn mặt được phát hiện, cũng như mắt, lông mày, môi và mũi.
Nhận biết biểu cảm khuôn mặt	Xác định xem một người đang cười hay nhắm mắt.
Theo dõi khuôn mặt trên các khung hình video	Lấy giá trị nhận dạng khuôn mặt của từng người được phát hiện. Giá trị nhận dạng này nhất quán trên các lệnh gọi, vì vậy, bạn có thể thao tác đối với hình ảnh của một người cụ thể trong luồng video chẳng hạn.
Xử lý khung hình video theo thời gian thực	Tính năng phát hiện khuôn mặt được thực hiện trên thiết bị và đủ nhanh để dùng trong các ứng dụng theo thời gian thực, chẳng hạn như thao tác với video.

Kết quả mẫu

Ví dụ 1

Đối với mỗi khuôn mặt được phát hiện:

Khuôn mặt 1/3
Đa giác giới hạn	(884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.8)
Góc xoay	Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422
Mã theo dõi	2
Địa danh	Mắt trái (945,869323730469; 211,867126464844) Mắt phải (971,579467773438, 247,257247924805) Nằm dưới miệng (907,756591796875, 259,714477539062) ... v.v.
Xác suất của đối tượng	Cười 0,88979166746139526 Mở mắt trái 0,98635888937860727 Mở mắt phải 0,99258323386311531

Ví dụ 2 (phát hiện đường viền khuôn mặt)

Khi bật tính năng phát hiện đường viền khuôn mặt, bạn cũng sẽ nhận được danh sách các điểm cho từng đặc điểm khuôn mặt được phát hiện. Những điểm này biểu thị hình dạng của đối tượng. Hình ảnh sau đây minh hoạ cách các điểm này ánh xạ với một khuôn mặt (hãy nhấp vào hình ảnh để phóng to):

Đường viền đặc điểm trên khuôn mặt
Cầu mũi	(505,149811, 221,201797), (506,987122, 313,285919)
Mắt trái	(404,64,2029,26,4,5,4,5,8,4,5,60,60,4.5,4,51,232.854431), (408,527283, 231,366623), (413,565796, 229,427856), 229.427856), (421.378296), 226,967682),
Đầu môi trên	(421,662048, 354,520813), (428,103882, 349,694061), (440,847595, 348,048737), (456,549988), 346,295532), (440,847595), 348,048737), (456,549988), 346,295532
(v.v.)