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Gesichtserkennung

Mit der Gesichtserkennungs-API von ML Kit können Sie Gesichter in einem Bild erkennen, wichtige Gesichtsmerkmale identifizieren und die Konturen der erkannten Gesichter abrufen.

Mit der Gesichtserkennung erhalten Sie die Informationen, die Sie zum Ausführen von Aufgaben wie dem Verschönern von Selfies und Porträts oder dem Generieren von Avataren aus dem Foto eines Benutzers benötigen. Da ML Kit die Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann, können Sie es in Anwendungen wie Video-Chat oder Spielen verwenden, die auf die Ausdrücke des Spielers reagieren.

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Wenn Sie ein Flutter-Entwickler sind, könnte Sie FlutterFire interessieren, das ein Plugin für die ML Vision-APIs von Firebase enthält.

Schlüsselfähigkeiten

Gesichtsmerkmale erkennen und lokalisieren Holen Sie sich die Koordinaten der Augen, Ohren, Wangen, Nase und Mund jedes Gesichts erkannt.
Holen Sie sich die Konturen der Gesichtszüge Holen Sie sich die Konturen der erkannten Gesichter und ihrer Augen, Augenbrauen, Lippen und Nase.
Gesichtsausdrücke erkennen Stellen Sie fest, ob eine Person lächelt oder die Augen geschlossen hat.
Verfolgen Sie Gesichter über Videobilder hinweg Holen Sie sich eine Kennung für das Gesicht jeder einzelnen Person, die erkannt wird. Diese Kennung ist über Aufrufe hinweg konsistent, sodass Sie beispielsweise eine Bildmanipulation für eine bestimmte Person in einem Videostream durchführen können.
Verarbeiten Sie Videobilder in Echtzeit Die Gesichtserkennung wird auf dem Gerät durchgeführt und ist schnell genug, um in Echtzeitanwendungen wie der Videomanipulation verwendet zu werden.

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
Wahrzeichen im Gesicht
Linkes Auge (945.869323730469, 211.867126464844)
Rechtes Auge (971.579467773438, 247.257247924805)
Mundpropaganda (907.756591796875, 259.714477539062)

... etc.

Merkmalswahrscheinlichkeiten
Lächelnd 0,88979166746139526
Linkes Auge offen 0,98635888937860727
Rechtes Auge offen 0,99258323386311531

Beispiel 2 (Gesichtskonturerkennung)

Wenn Sie die Gesichtskonturerkennung aktiviert haben, erhalten Sie auch eine Liste mit Punkten für jedes erkannte Gesichtsmerkmal. Diese Punkte repräsentieren die Form des Features. Das folgende Bild zeigt, wie diese Punkte einem Gesicht zugeordnet werden (zum Vergrößern auf das Bild klicken):

Konturen der Gesichtsmerkmale
Nasenrücken (505,149811, 221,201797), (506,987122, 313,285919)
Linkes Auge (404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682), (432.598755, 225.434143), (442.953064, 226.089508), 246 235.600845), (462.170410, 236.316147), (456.233643, 236.891602), (446.363922, 237.966888), (435.698914, 238.149323), (424.320740, 237.235168), (416.037720, 239,129)
Oberlippe (421,662048, 354,520813), (428,103882, 349,694061), (440,847595, 348,048737), (456,549988, 346,295532), (480,526489, 346,089294), (503,375702, 349,470459) 351,693268), (570,226685, 354,210175), (575,305420, 359,257751)
(etc.)