人脸检测

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、识别关键的面部特征以及获取检测到的人脸的轮廓。请注意,该 API 会检测人脸,但不会识别人脸

借助人脸检测,您可以获得执行某些任务(例如美化自拍照和肖像或者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。

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主要功能

  • 识别并定位面部特征 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 获取检测到的人脸及其眼睛、眉毛、嘴唇和鼻子的轮廓。
  • 识别面部表情 判断一个人是在微笑还是紧闭双眼。
  • 跨视频帧跟踪人脸 获取每个检测到的独特人脸的标识符。 该标识符在每次调用中都是一致的,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,其速度足够快,可用于视频处理等实时应用。

示例结果

示例 1

NASA 零重力物理学家斯蒂芬·霍金

对于检测到的每个人脸:

第 1 个人脸(共 3 个)
边界多边形 (884.8800048862210 的 22992999x2999(29992299) 22999999(29992229+223) 背书
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,您还会看到检测到的每个面部特征对应的点的列表。这些点表示特征的形状。下图展示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 165
上唇顶部 (和 4, 和 9, 第 9 和第 9 分榜第 4 个分项第 2 分。第 8 分第 9 分)的成绩,(第 4-4 分第 9 分)。
(等等)