ML Kit を使用して顔を検出する（Android）

ML Kit を使用すると、画像や動画内の顔を検出できます。

試してみる

• サンプルアプリを試してみましょう。 この API の使用例をご覧ください
• <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Codelab へようこそ。

始める前に

1. プロジェクト レベルの build.gradle ファイルに、Google の buildscript セクションと allprojects セクションの両方にある Maven リポジトリ。

2. ML Kit Android ライブラリの依存関係をモジュールの アプリレベルの Gradle ファイル（通常は app/build.gradle）。次のいずれかを選択 必要に応じて次の依存関係を追加します。

   モデルをアプリにバンドルする場合:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:face-detection:16.1.7'
   }
   

   Google Play 開発者サービスでモデルを使用する場合:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
     implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0'
   }
   

3. Google Play 開発者サービスでモデルを使用することを選択した場合、 ダウンロードした後、モデルが自動的にデバイスにダウンロードされるようにします。 ダウンロードする必要があります。そのためには、次の宣言を アプリの AndroidManifest.xml ファイルを次のように変更します。

   <application ...>
         ...
         <meta-data
             android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
             android:value="face" >
         <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" -->
   </application>
   

   モデルの提供状況を明示的に確認し、 Google Play 開発者サービスの ModuleInstallClient API。

   インストール時のモデルのダウンロードを有効にしない場合、または明示的なダウンロードをリクエストしない場合、 初めて検出機能を実行するときに、モデルがダウンロードされます。お客様が行うリクエスト 結果が返されないことに注意してください。

入力画像のガイドライン

顔認証では、サイズが 480x360 ピクセル以上の画像を使用する必要があります。 ML Kit で顔を正確に検出するには、入力画像に顔が含まれている必要があります 十分なピクセルデータで表現されます。一般に、それぞれの顔に 100×100 ピクセル以上である必要があります特定の脅威や ML Kit では、顔の輪郭に高精細な入力が求められるため、 200×200 ピクセル以上にします

リアルタイム アプリで顔を検出した場合は、 入力画像の全体的なサイズを考慮します。より小さな画像は 処理が速くなるため、レイテンシを短縮するために低解像度で画像をキャプチャしますが、 上記の精度要件に留意し、 被写体の顔が画像の大部分を占めるようにします。関連ドキュメント リアルタイムのパフォーマンスを改善するためのヒントをご覧ください。

画像のピントが悪い場合も精度に影響することがあります。承認されなかった場合 ユーザーに画像をキャプチャし直すよう求めます。

カメラに対する顔の向きも、顔の向きや 検出する方法を説明します詳しくは、 顔検出のコンセプト。

1. 顔検出機能を構成する

例:

// High-accuracy landmark detection and face classification
val highAccuracyOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
        .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
        .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
        .build()

// Real-time contour detection
val realTimeOpts = FaceDetectorOptions.Builder()
        .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
        .build()
FaceDetectionActivity.kt

// High-accuracy landmark detection and face classification
FaceDetectorOptions highAccuracyOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_ACCURATE)
                .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
                .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
                .build();

// Real-time contour detection
FaceDetectorOptions realTimeOpts =
        new FaceDetectorOptions.Builder()
                .setContourMode(FaceDetectorOptions.CONTOUR_MODE_ALL)
                .build();
FaceDetectionActivity.java

2. 入力画像を準備する

顔検出には、次のサイズ以上の画像を使用する必要があります。 480x360 ピクセル。リアルタイムで顔を検出している場合は、フレームのキャプチャ レイテンシを短縮できます。

InputImage を作成できます。 異なるソースからのオブジェクトについて、以下で説明します。

media.Image の使用

InputImage を作成するには: media.Image オブジェクトからオブジェクトをキャプチャします。たとえば、 渡すには、media.Image オブジェクトと画像の InputImage.fromMediaImage() に変更します。

「 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> CameraX ライブラリ、OnImageCapturedListener、 ImageAnalysis.Analyzer クラスが回転値を計算する できます。

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

画像の回転角度を取得するカメラ ライブラリを使用しない場合は、 デバイスの回転角度とカメラの向きから計算できます。 次の動作を行います。

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}
MLKitVisionImage.kt

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

次に、media.Image オブジェクトと 回転角度の値を InputImage.fromMediaImage() に設定する:

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

ファイル URI の使用

InputImage を作成するには: 渡すことにより、アプリのコンテキストとファイルの URI を InputImage.fromFilePath()。これは、 ACTION_GET_CONTENT インテントを使用してユーザーに選択を求める ギャラリーアプリから画像を作成できます

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer または ByteArray の使用

InputImage を作成するには: 作成するには、まず画像を計算してByteBufferByteArray 前述の media.Image 入力に対する回転角度。 次に、バッファまたは配列を含む InputImage オブジェクトを、画像の 高さ、幅、カラー エンコード形式、回転角度:

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Bitmap の使用

InputImage を作成するには: Bitmap オブジェクトから呼び出す場合は、次のように宣言します。

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

画像は、Bitmap オブジェクトと回転角度で表されます。

3. FaceDetector のインスタンスを取得する

val detector = FaceDetection.getClient(options)
// Or, to use the default option:
// val detector = FaceDetection.getClient();
FaceDetectionActivity.kt

FaceDetector detector = FaceDetection.getClient(options);
// Or use the default options:
// FaceDetector detector = FaceDetection.getClient();
FaceDetectionActivity.java

4. 画像を処理する

val result = detector.process(image)
        .addOnSuccessListener { faces ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
FaceDetectionActivity.kt

Task<List<Face>> result =
        detector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<List<Face>>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(List<Face> faces) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });
FaceDetectionActivity.java

5. 検出された顔に関する情報を取得する

for (face in faces) {
    val bounds = face.boundingBox
    val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees
    val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    val leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR)
    leftEar?.let {
        val leftEarPos = leftEar.position
    }

    // If contour detection was enabled:
    val leftEyeContour = face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE)?.points
    val upperLipBottomContour = face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM)?.points

    // If classification was enabled:
    if (face.smilingProbability != null) {
        val smileProb = face.smilingProbability
    }
    if (face.rightEyeOpenProbability != null) {
        val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.trackingId != null) {
        val id = face.trackingId
    }
}
FaceDetectionActivity.kt

for (Face face : faces) {
    Rect bounds = face.getBoundingBox();
    float rotY = face.getHeadEulerAngleY();  // Head is rotated to the right rotY degrees
    float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ();  // Head is tilted sideways rotZ degrees

    // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
    // nose available):
    FaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EAR);
    if (leftEar != null) {
        PointF leftEarPos = leftEar.getPosition();
    }

    // If contour detection was enabled:
    List<PointF> leftEyeContour =
            face.getContour(FaceContour.LEFT_EYE).getPoints();
    List<PointF> upperLipBottomContour =
            face.getContour(FaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints();

    // If classification was enabled:
    if (face.getSmilingProbability() != null) {
        float smileProb = face.getSmilingProbability();
    }
    if (face.getRightEyeOpenProbability() != null) {
        float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability();
    }

    // If face tracking was enabled:
    if (face.getTrackingId() != null) {
        int id = face.getTrackingId();
    }
}
FaceDetectionActivity.java

顔の輪郭の例

顔の輪郭検出を有効にすると、顔の輪郭検出に使用されている 検出された顔の特徴を表します。これらの点は、データポイントの形状を 機能。[顔 検出のコンセプトをご覧ください。 表現されます。

次の図は、これらのポイントが顔にどのようにマッピングされるかを示しています。 拡大表示します。