Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Détection de visages
plat_iosplat_android
L'API de détection de visages de ML Kit vous permet de détecter des visages sur une image, d'identifier
les principales caractéristiques du visage
et obtenir les contours des visages détectés.
Grâce à la détection de visages, vous pouvez obtenir les informations dont vous avez besoin pour effectuer des tâches telles que
embellir des selfies et des portraits, ou générer des avatars à partir de la photo d'un utilisateur.
Étant donné que ML Kit peut effectuer la détection de visage en temps réel, vous pouvez l'utiliser dans des applications telles que le chat vidéo ou les jeux qui répondent aux expressions du joueur.
Si vous êtes développeur Flutter, FlutterFire peut vous intéresser. Il inclut un plug-in pour les API ML Vision de Firebase.
Capacités clés
Reconnaître et localiser des traits du visage
Obtenez les coordonnées des yeux, des oreilles, des joues, du nez et de la bouche
visage détecté.
Obtenir les contours des traits du visage
Obtenez le contour des visages détectés et de leurs yeux, sourcils, lèvres et
le nez.
Reconnaître les expressions faciales
Déterminez si une personne sourit ou a les yeux fermés.
Suivre les visages dans les images de la vidéo
Obtenez un identifiant pour chaque visage détecté.
Cet identifiant est cohérent d'un appel à l'autre. Vous pouvez donc, par exemple,
effectuer la manipulation d'image sur une personne en particulier dans un flux vidéo.
Traiter les images vidéo en temps réel
La détection des visages est effectuée sur l'appareil et est suffisamment rapide pour être utilisée
dans des applications en temps réel, comme la manipulation vidéo.
Lorsque la détection des contours du visage est activée, vous obtenez également une liste de points
pour chaque caractéristique faciale détectée. Ces points représentent
la forme du
la fonctionnalité. L'image suivante montre comment ces points sont mappés sur une face (cliquez sur l'image pour l'agrandir) :
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 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\n|--------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Recognize and locate facial features | Get the coordinates of the eyes, ears, cheeks, nose, and mouth of every face detected. |\n| Get the contours of facial features | Get the contours of detected faces and their eyes, eyebrows, lips, and nose. |\n| Recognize facial expressions | Determine whether a person is smiling or has their eyes closed. |\n| Track faces across video frames | Get an identifier for each individual person's face that is detected. This identifier is consistent across invocations, so you can, for example, perform image manipulation on a particular person in a video stream. |\n| Process video frames in real time | Face detection is performed on the device, and is fast enough to be used in real-time applications, such as video manipulation. |\n\nExample results\n\nExample 1\n\nFor each face detected:\n\n| Face 1 of 3 ||\n|---------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **Bounding polygon** | (884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 329.660278320312), (884.880004882812, 329.660278320312) |\n| **Angles of rotation** | Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |\n| **Tracking ID** | 2 |\n| **Facial landmarks** | |---------------------|--------------------------------------| | **Left eye** | (945.869323730469, 211.867126464844) | | **Right eye** | (971.579467773438, 247.257247924805) | | **Bottom of mouth** | (907.756591796875, 259.714477539062) | ... etc. |\n| **Feature probabilities** | |--------------------|---------------------| | **Smiling** | 0.88979166746139526 | | **Left eye open** | 0.98635888937860727 | | **Right eye open** | 0.99258323386311531 | |\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)\n\n| Facial feature contours ||\n|----------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **Nose bridge** | (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919) |\n| **Left eye** | (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) |\n| **Top of upper lip** | (421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.295532), (480.526489, 346.089294), (503.375702, 349.470459), (525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980), (560.082031, 351.693268), (570.226685, 354.210175), (575.305420, 359.257751) |\n| (etc.) | |"]]
