얼굴 인식
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ML Kit의 얼굴 인식 API를 사용하면 이미지 속 얼굴을 감지하고 주요 얼굴 특징을 식별하며 감지된 얼굴의 윤곽을 가져올 수 있습니다. API는 얼굴을 감지하지만 사람을 인식하지는 않습니다 .
얼굴 인식을 사용하면 셀카 및 인물 사진 꾸미기 또는 사용자 사진에서 아바타 생성과 같은 작업을 실행하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
ML Kit는 실시간으로 얼굴 인식을 수행할 수 있으므로 플레이어의 표정에 응답하는 영상 채팅이나 게임과 같은 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
iOS
Android
주요 기능
- 얼굴 특징 인식 및 위치 파악
감지된 모든 얼굴에서 눈, 귀, 뺨, 코, 입의 좌표를 가져옵니다.
- 얼굴 특징의 윤곽 가져오기
감지된 얼굴과 눈, 눈썹, 입술, 코의 윤곽을 가져옵니다.
- 얼굴 표정 인식
사람이 웃고 있는지 또는 눈을 감고 있는지 확인합니다.
- 동영상 프레임에서 얼굴 추적
감지된 고유한 얼굴마다 식별자를 가져옵니다.
식별자는 호출 전체에서 일관되므로 동영상 스트림의 특정 인물에 대해 이미지 조작을 수행할 수 있습니다.
- 실시간으로 동영상 프레임 처리
얼굴 인식은 기기에서 실행되며 동영상 조작과 같은 실시간 애플리케이션에서 사용하기에 충분히 빠릅니다.
결과 예시
예 1
인식된 얼굴별로 다음 단계를 따르세요.
| 얼굴 1/3 |
|---|
| 경계 다각형 |
(884.880004882812, 149.546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197265625, 302728), 281828, 281828, 281828
|
| 회전 각도 |
Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |
| 추적 ID |
2 |
| 얼굴 특징 |
| 왼쪽 눈 |
(945.869323730469, 211.867126464844) |
| 오른쪽 눈 |
(971.579467773438, 247.257247924805) |
| 입 아래쪽 |
(907.756591796875, 259.714477539062) |
... 등
|
| 특성 확률 |
| 웃는 얼굴 |
0.88979166746139526 |
| 왼쪽 눈 뜨고 있음 |
0.98635888937860727 |
| 오른쪽 눈 뜨기 |
0.99258323386311531 |
|
예 2 (얼굴 윤곽 인식)
얼굴 윤곽 인식이 사용 설정된 경우 인식된 각 얼굴 특징에 대한 점 목록도 가져옵니다. 이러한 점들은 특징의 형태를 나타냅니다. 다음 이미지는 이러한 점들이 얼굴에 매핑되는 방식을 보여줍니다.
이미지를 클릭하면 확대됩니다.
| 얼굴 특징 윤곽 |
|---|
| 콧날 |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| 왼쪽 눈 |
(404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.3666283, 231.3666623, 231.3666623, 231.3666623), (413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682),
|
| 윗입술 상단 |
(421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.298813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.2988532), (346.298532),
|
| 기타 |
|
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최종 업데이트: 2025-08-29(UTC)
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-08-29(UTC)"],[[["\u003cp\u003eML Kit's Face Detection API can detect faces and their features in images and videos, but it does not recognize individuals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt can be used for tasks such as adding effects to photos, creating avatars, and building interactive applications that respond to facial expressions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe API provides facial feature coordinates, contours, expression detection (like smiling), and face tracking across video frames.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFace detection happens on the device and is fast enough for real-time applications.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["With ML Kit's face detection API, you can detect faces in an image, identify\nkey facial features, and get the contours of detected faces. Note that the API\n*detects faces* , it does not *recognize people* .\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](/ml-kit/vision/face-detection/ios)\n[Android](/ml-kit/vision/face-detection/android)\n\nKey capabilities\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 unique detected face. The identifier is consistent across invocations, so you can 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.\nClick the image to enlarge it:\n\n[](/static/ml-kit/vision/face-detection/images/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.) | |"]]
