人脸检测
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借助机器学习套件的人脸检测 API,您可以检测图片中的人脸、识别主要的面部特征,并获取检测到的人脸的轮廓。请注意,该 API 用于检测人脸,不识别人脸。
借助人脸检测,您可以获取执行任务(如美化自拍照和肖像,或根据用户的照片生成头像)所需的信息。由于机器学习套件可以实时执行人脸检测,因此您可以在视频聊天或响应玩家表情的游戏等应用中使用该功能。
iOS
Android
主要功能
- 识别和定位面部特征
获取检测到的每个人脸的眼睛、耳朵、脸颊、鼻子和嘴巴的坐标。
- 获取面部特征的轮廓
获取检测到的面部的轮廓及其眼睛、眉毛、嘴唇和鼻子。
- 识别面部表情
确定人物是在微笑还是闭着眼睛。
- 跨视频帧跟踪人脸
获取每个检测到的唯一身份人脸的标识符。
标识符在不同调用中保持一致,因此您可以对视频流中的特定人员执行图片处理。
- 实时处理视频帧:人脸检测在设备上执行,其速度足以在视频处理等实时应用中使用。
示例结果
示例 1
对于检测到的每个人脸:
第 1 个面孔(共 3 个) |
边界多边形 |
|
旋转角度 |
Y:-14.054030418395996,Z:-55.007488250732422 |
跟踪 ID |
2 |
面部特征点 |
左眼 |
(945.869323730469、211.867126464844) |
右眼 |
(971.579467773438、247.257247924805) |
嘴巴下部 |
(907.756591796875、259.714477539062) |
等等
|
特征概率 |
微笑 |
0.88979166746139526 |
左眼睁开 |
0.98635888937860727 |
右眼睁开 |
0.99258323386311531 |
|
示例 2(人脸轮廓检测)
启用人脸轮廓检测后,对于检测到的每个面部特征,您还会获得一系列点。这些点表示地图项的形状。下图说明了这些点如何映射到人脸。点击图片可放大:
面部特征轮廓 |
鼻梁 |
(505.149811, 221.201797)、(506.987122, 313.285919)
|
左眼 |
(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)
|
上唇顶部 |
(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)
|
(等等) |
|
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最后更新时间 (UTC):2024-09-05。
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