การตรวจจับใบหน้า
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
คุณสามารถใช้ API ตรวจจับใบหน้าของ ML Kit เพื่อตรวจจับใบหน้าในรูปภาพ ระบุลักษณะใบหน้าที่สำคัญ และปรับรูปร่างของใบหน้าที่ตรวจพบได้ โปรดทราบว่า API ตรวจจับใบหน้าไม่ได้จดจำบุคคล
เมื่อใช้การตรวจจับใบหน้า คุณจะได้รับข้อมูลที่จำเป็นในการทำงานต่างๆ
เช่น การแต่งหน้าเซลฟีและภาพบุคคล หรือสร้างรูปโปรไฟล์จากรูปของผู้ใช้
เนื่องจาก ML Kit ตรวจจับใบหน้าได้แบบเรียลไทม์ คุณจึงนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ เช่น วิดีโอแชทหรือเกมที่ตอบสนองต่อการแสดงออกของผู้เล่น
iOS
Android
ความสามารถหลัก
- จดจำและค้นหาลักษณะใบหน้า
ดูพิกัดของตา หู แก้ม จมูก และปากของทุกใบหน้าที่ตรวจพบ
- ปรับรูปร่างของลักษณะใบหน้า
ปรับรูปร่างของใบหน้าที่ตรวจพบ รวมถึงดวงตา คิ้ว ริมฝีปาก และจมูก
- จดจำการแสดงออกทางสีหน้า
ตรวจสอบว่าบุคคลนั้นกำลังยิ้มหรือหลับตาอยู่
- ติดตามใบหน้าในเฟรมวิดีโอ
รับตัวระบุสำหรับใบหน้าที่ไม่ซ้ำกันแต่ละรายการที่ตรวจพบ
ตัวระบุจะสอดคล้องกันในทุกคำขอ คุณจึงควบคุมรูปภาพบุคคลที่เฉพาะเจาะจงในสตรีมวิดีโอได้
- ประมวลผลเฟรมวิดีโอแบบเรียลไทม์
การตรวจจับใบหน้าจะดำเนินการในอุปกรณ์ ซึ่งเร็วพอที่จะนำไปใช้ในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น การบิดเบือนวิดีโอ
ตัวอย่างผลการแข่ง
ตัวอย่างที่ 1
สำหรับใบหน้าแต่ละรายการที่ตรวจพบ ให้ทำดังนี้
| ใบหน้า 1 จาก 3 |
|---|
| เส้นขอบรูปหลายเหลี่ยม |
:
|
| มุมของการหมุน |
Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |
| รหัสติดตาม |
2 |
| จุดสังเกตบนใบหน้า |
| ตาซ้าย |
(945.869323730469, 211.867126464844) |
| ตาขวา |
(971.579467773438, 247.257247924805) |
| ก้นปาก |
(907.756591796875, 259.714477539062) |
... ฯลฯ
|
| ความน่าจะเป็นของฟีเจอร์ |
| การยิ้ม |
0.88979166746139526 |
| ลืมตาข้างซ้าย |
0.98635888937860727 |
| ลืมตาขวา |
0.99258323386311531 |
|
ตัวอย่างที่ 2 (การตรวจจับเส้นโครงร่างใบหน้า)
เมื่อเปิดใช้การตรวจจับเส้นโครงร่างใบหน้า คุณจะได้รับรายการจุดของฟีเจอร์ใบหน้าแต่ละรายการที่ตรวจพบด้วย จุดเหล่านี้แสดงถึงรูปร่างของฟีเจอร์ รูปภาพต่อไปนี้แสดงวิธีการที่จุดเหล่านี้จับคู่กับใบหน้า
คลิกที่รูปภาพเพื่อขยาย
| เค้าโครงของใบหน้า |
|---|
| ดั้งจมูก |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| ตาซ้าย |
(404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796, 229.427856), (421.378296), (408.527283, 231.366623), (413.565796), (421.378296),
|
| ริมฝีปากบน |
(421.662048, 354.520813), (428.10387,351.7, (420.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595), 348.048737), (456.549988, 346.295532),
|
| (ฯลฯ) |
|
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-08-29 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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.) | |"]]
