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एमएल किट के फ़ेस मेश डिटेक्शन एपीआई से, सेल्फ़ी जैसी इमेज के लिए 468 3D पॉइंट का रीयल-टाइम में बहुत ज़्यादा सही मेश जनरेट किया जा सकता है. चेहरे, कैमरे से
दो मीटर (~7 फ़ीट) से ज़्यादा के दायरे में होने चाहिए.
फ़ेस मेश की पहचान करने की सुविधा के लिए, इन शब्दों का इस्तेमाल किया जाता है:
बाउंडिंग बॉक्स, पहचाने गए चेहरे के लिए एक आयताकार क्षेत्र होता है.
फ़ेस मेश की जानकारी, 468 3D पॉइंट और किनारों का एक ग्रुप है. इसका इस्तेमाल, पहचाने गए चेहरे की ज्यामिति मेश बनाने के लिए किया जा सकता है.
फ़ेस मेश डिटेक्शन एपीआई, पहचाने गए चेहरों के लिए फ़ेस मेश जनरेट करता है. हर फ़ेस में 468 3D पॉइंट और किनारे होते हैं. फ़ेस मेश की पहचान करने की सुविधा से, रीयल-टाइम में चेहरों पर सटीक कार्रवाइयां की जा सकती हैं. जैसे, एआर फ़िल्टर, सेल्फ़ी कैप्चर करना, और वीडियो चैट करना.
चेहरे पहचानें और उनका पता लगाएं सेल्फ़ी जैसी तस्वीर में पहचाने गए चेहरों के लिए बाउंडिंग बॉक्स पाएं.
फ़ेस मेश की जानकारी पाएं 468 3D पॉइंट और हर एक चेहरे के लिए त्रिभुज की जानकारी पाएं.
वीडियो फ़्रेम को रीयल टाइम में प्रोसेस करें फ़ेस मेश की पहचान डिवाइस पर की जाती है. यह रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन के लिए काफ़ी तेज़ है, जैसे कि वीडियो में बदलाव करना.
परिणामों के उदाहरण
इनपुट
आउटपुट ("सिर्फ़ बाउंडिंग बॉक्स" मोड)
आउटपुट ("फ़ेस मेश" मोड)
एमएल किट में, चेहरे की पहचान करने वाले SDK टूल से तुलना
फ़ेस मेश डिटेक्शन एपीआई
चेहरे की पहचान करने वाला एपीआई
इस्तेमाल करने का सुझाव दिया गया (उदाहरण)
वीडियो स्ट्रीमिंग में चेहरों पर एआर (ऑगमेंटेड रिएलिटी) इफ़ेक्ट जनरेट करना
सेल्फ़ी जैसी तस्वीरों में, चेहरे की रीयल-टाइम पहचान करने वाली सुविधा (~2
मीटर के अंदर का चेहरा)
पता लगाएं कि किसी तस्वीर में कितने चेहरे मौजूद हैं
कैमरे से दूर मौजूद चेहरों की पहचान करें
इंतज़ार का समय
कम (Pixel 3 पर ~14 मि॰से॰)
रीयल-टाइम के लिए सुझाया गया
सामान्य क्वालिटी (फ़ास्ट मोड चालू होने पर, Pixel 3 पर ~60 मि॰से॰)
सुझाया गया इनपुट
~2 मीटर (~7 फ़ीट) के अंदर कैप्चर किए गए चेहरे
चेहरों वाली कोई भी तस्वीर
फ़ेस पॉइंट आउटपुट
"फ़ेस मेश" मोड चालू होने पर, हर चेहरे के लिए 468 3D पॉइंट और त्रिभुज की जानकारी
चालू होनी चाहिए.
"फ़ेस कॉन्टूर" मोड चालू होने पर, हर चेहरे के लिए 133 2D पॉइंट.
# चेहरों की पहचान की गई
"सिर्फ़ बाउंडिंग बॉक्स" मोड: >=1 बाउंडिंग बॉक्स, जब तक कि चेहरे कैमरे के पास हों (<= ~2 मीटर या ~7 फ़ीट दूर)
"फ़ेस मेश" मोड: ज़्यादा से ज़्यादा दो बाउंडिंग बॉक्स और मेश होने चाहिए, जब तक कि चेहरे कैमरे के पास हों (~2 मीटर दूर)
"बाउंडिंग बॉक्स" मोड: >=1; चेहरे,
कैमरे से दूर हो सकते हैं. हालांकि, हर चेहरे के लिए कम से कम साइज़ 100x100 पिक्सल होना चाहिए
चेहरे की बनावट: ज़्यादा से ज़्यादा एक विकल्प, जब तक चेहरे कैमरे के पास हों
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2024-09-05 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["ML Kit's Face Mesh Detection API generates a real-time, high-accuracy mesh of 468 3D points for selfie-like images, ideal for AR filters and video chat, with faces within ~2 meters of the camera."],["This API provides key capabilities such as recognizing and locating faces, getting face mesh information, and processing video frames in real time."],["For detecting faces further than ~2 meters away or requiring face classification features like smiling, the ML Kit Face Detection API is recommended."],["This API is currently in beta and subject to change."]]],[]]
