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Gesichtserkennung
plat_iosplat_android
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.
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.
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):
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-25 (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\nExample results\n\nExample 1\n\nFor each face detected:\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)"]]
