Détection de visages
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L'API de détection de visages de ML Kit vous permet de détecter les visages dans une image, d'identifier les principales caractéristiques du visage et d'obtenir les contours des visages détectés. Notez que l'API détecte les visages, mais ne reconnaît pas les personnes .
Avec la détection de visages, vous pouvez obtenir les informations dont vous avez besoin pour effectuer des tâches comme embellir des selfies et des portraits, ou générer des avatars à partir de la photo d'un utilisateur.
Étant donné que ML Kit peut détecter les visages en temps réel, vous pouvez l'utiliser dans des applications telles que le chat vidéo ou les jeux qui réagissent aux expressions du joueur.
iOS
Android
Capacités clés
- Reconnaissez et localisez les caractéristiques du visage
Obtenez les coordonnées des yeux, des oreilles, des joues, du nez et de la bouche de chaque visage détecté.
- Obtenez les contours des traits du visage
Obtenez les contours des visages détectés et de leurs yeux, sourcils, lèvres et nez.
- Reconnaître les expressions faciales
Déterminez si une personne sourit ou a les yeux fermés.
- Suivre les visages sur plusieurs images vidéo
Obtenez un identifiant pour chaque visage unique détecté.
L'identifiant étant cohérent entre les appels, vous pouvez manipuler des images sur une personne spécifique dans un flux vidéo.
- Traiter les images vidéo en temps réel
La détection des visages est effectuée sur l'appareil et suffisamment rapide pour être utilisée dans des applications en temps réel, telles que la manipulation vidéo.
Exemples de résultats
Exemple 1
Pour chaque visage détecté:
| Visage 1 sur 3 |
|---|
| Polygone de délimitation |
et
|
| Angles de rotation |
Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |
| ID de suivi |
2 |
| Points de repère du visage |
| Œil gauche |
(945.869323730469, 211,867126464844) |
| Œil droit |
(971.579467773438, 247,257247924805) |
| Bas de la bouche |
(907.756591796875, 259,714477539062) |
... etc.
|
| Probabilités de caractéristiques |
| Sourire |
0,88979166746139526 |
| Œil gauche ouvert |
0,98635888937860727 |
| Œil droit ouvert |
0,99258323386311531 |
|
Exemple 2 (détection du contour du visage)
Lorsque la détection du contour du visage est activée, vous obtenez également une liste de points pour chaque caractéristique faciale détectée. Ces points représentent la forme de l'élément géographique. L'image suivante illustre la correspondance de ces points avec un visage.
Cliquez sur l'image pour l'agrandir:
| Contours des traits du visage |
|---|
| Pont du nez |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| Œil gauche |
(404,642029, 232,854431), (408,527283)
|
| Haut de la lèvre supérieure |
354,520813
|
| (etc.) |
|
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Dernière mise à jour le 2025/08/29 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 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.) | |"]]
