Gesichtserkennung

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

Mit der Gesichtserkennung können Sie Informationen abrufen, die Sie für Aufgaben wie Selfies und Porträts zu verschönern oder Avatare aus dem Foto eines Nutzers zu generieren. Da ML Kit die Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann, wie Video-Chats oder Spiele, die auf die Gesichtsausdrücke des Spielers reagieren.

iOS-Geräte Android-Gerät

Als Flutter-Entwickler könnte Sie FlutterFire mit einem Plug-in für die ML Vision APIs von Firebase.

Hauptmerkmale

Gesichtsmerkmale erkennen und finden Ermitteln Sie die Koordinaten von Augen, Ohren, Wangen, Nase und Mund Gesicht erkannt.
Die Konturen von Gesichtszügen erfassen Die Konturen der erkannten Gesichter sowie ihrer Augen, Augenbrauen, Lippen und Nasen.
Gesichtsausdrücke erkennen Erkennen, ob eine Person lächelt oder die Augen geschlossen hat
Gesichter in Videoframes tracken Rufen Sie eine Kennung für das Gesicht jeder einzelnen Person ab, das erkannt wird. Diese Kennung ist über alle Aufrufe hinweg einheitlich, sodass Sie beispielsweise Bildbearbeitung bei einer bestimmten Person in einem Videostream
Videoframes in Echtzeit verarbeiten Die Gesichtserkennung wird auf dem Gerät ausgeführt und ist schnell genug, um verwendet zu werden. z. B. bei der Videobearbeitung, in Echtzeitanwendungen.

Beispielergebnisse

Beispiel 1

Für jedes erkannte Gesicht:

Gesicht 1 von 3
Begrenzungspolygon (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312)
Drehwinkel Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422
Tracking-ID 2
Gesichtliche Markierungen
Linkes Auge (945.869323730469, 211.867126464844)
Rechtes Auge (971.579467773438, 247.257247924805)
Gaumen (907.756591796875, 259.714477539062)

… usw.
Feature-Wahrscheinlichkeiten
Lächeln 0,88979166746139526
Linkes Auge geöffnet 0,98635888937860727
Rechtes Auge geöffnet 0,99258323386311531

Beispiel 2 (Konturerkennung von Gesichtern)

Wenn die Gesichtskonturerkennung aktiviert ist, erhalten Sie außerdem eine Liste von Punkten für jedes erkannte Gesichtsmerkmal. Diese Punkte stellen die Form von die Funktion. Das folgende Bild veranschaulicht, wie diese Punkte einem Gesicht zugeordnet werden (zum Vergrößern auf das Bild klicken):

Konturen von Gesichtsmerkmalen
Nasenbrücke (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
Linkes Auge
Oben auf der Oberlippe
(usw.)