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 máy học 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 với Firebase. Tìm hiểu thêm.

Hãy xem Face Detection để biết tài liệu mới nhất.

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

Nhờ tính năng phát hiện khuôn mặt, bạn có thể thu thập thông tin cần thiết để thực hiện những việc như làm tô điểm ảnh selfie và ảnh chân dung hoặc tạo hình đại diện từ ảnh của người dùng. Vì Bộ công cụ học máy có thể phát hiện khuôn mặt theo thời gian thực nên bạn có thể sử dụng bộ công cụ này trong các ứng dụng như trò chuyện video hoặc các trò chơi phản hồi với 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 API thị giác máy học của Firebase.

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

Các chức năng chính

Nhận dạng và xác định các đặc điểm trên khuôn mặt	Xem toạ độ của mắt, tai, má, mũi và miệng của mọi đã phát hiện thấy khuôn mặt.
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 dạng 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 túng hình ảnh của một người cụ thể trong luồng video.
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 sử dụng trong các ứng dụng theo thời gian thực, chẳng hạn như thao tác đối 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, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312)
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	Mỉm 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 nhận được danh sách các điểm cho từng đặc điểm khuôn mặt phát hiện được. Những điểm này biểu thị hình dạng của tính năng này. Hình ảnh sau đây minh hoạ cách các điểm này liên kết với một khuôn mặt (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	(404.642029, 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)
Đầu môi trên	(421.662048, 354.5208113), (428.1038813), (428.1038882, 428.1038882, 349.694061, (440.662048, 354.6620813), (428.1038813), (428.1038882, 428.1038882, 349.69406061), (440.6662048, 354.6620813), (428.1038813), (428.1038882, 428.1038882, 349 trước
(v.v.)