Gesichtserkennung
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Mit der Gesichtserkennungs-API von ML Kit können Sie Gesichter in einem Bild erkennen, wichtige Gesichtsmerkmale identifizieren und die Konturen erkannter Gesichter abrufen. Die API erkennt Gesichter, aber keine Personen .
Mit der Gesichtserkennung erhalten Sie die Informationen, die Sie für Aufgaben wie das Verschönern von Selfies und Porträts oder das Erstellen von Avataren aus einem Nutzerfoto benötigen.
Da ML Kit Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann, können Sie es in Anwendungen wie Videochats oder Spielen verwenden, die auf die Mimik der Spieler reagieren.
iOS
Android
Hauptmerkmale
- Gesichtsmerkmale erkennen und lokalisieren
Sie können für jedes erkannte Gesicht die Koordinaten der Augen, Ohren, Wangen, Nase und Mund ermitteln.
- Konturen von Gesichtsmerkmalen erhalten
Lassen Sie sich die Konturen erkannter Gesichter und ihrer Augen, Augenbrauen, Lippen und Nase anzeigen.
- Gesichtsausdrücke erkennen
Ermitteln Sie, ob eine Person lächelt oder ihre Augen geschlossen hat.
- Gesichter über Videoframes hinweg verfolgen
Lassen Sie sich für jedes erkannte Gesicht eine ID zuordnen.
Die ID ist für alle Aufrufe gleich, sodass Sie das Bild einer bestimmten Person in einem Videostream bearbeiten können.
- Videoframes in Echtzeit verarbeiten
Die Gesichtserkennung wird auf dem Gerät durchgeführt und ist schnell genug, um in Echtzeitanwendungen wie Videobearbeitung verwendet zu werden.
Beispielergebnisse
Beispiel 1
Für jedes erkannte Gesicht gilt:
| Gesicht 1 von 3 |
|---|
| Begrenzungspolygon |
(884,880004882812, 149,546676635742), (1030.77197265625, 149.546676635742), (1030.77197,265428,320.77197, 265428,320.77197, 260.382.8, 38029.
|
| Drehungswinkel |
Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |
| Tracking-ID |
2 |
| Sehenswürdigkeiten im Gesicht |
| Linkes Auge |
(945,869323730469, 211,867126464844) |
| Rechtes Auge |
(971,579467773438, 247,257247924805) |
| Mundboden |
(907,756591796875, 259,714477539062) |
... usw.
|
| Wahrscheinlichkeiten von Merkmalen |
| Lächeln |
0,88979166746139526 |
| Linkes Auge geöffnet |
0,98635888937860727 |
| Rechtes Auge geöffnet |
0,99258323386311531 |
|
Beispiel 2 (Gesichtskonturerkennung)
Wenn die Konturenerkennung aktiviert ist, erhalten Sie auch eine Liste der Punkte für jedes erkannte Gesichtsmerkmal. Diese Punkte geben die Form des Elements an. Die folgende Abbildung zeigt, wie diese Punkte einem Gesicht zugeordnet werden.
Klicken Sie auf das Bild, um es zu vergrößern:
| Konturen von Gesichtsmerkmalen |
|---|
| Nasenbrücke |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| Linkes Auge |
(404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623), (413.565796), (421.378296), 36.9.4.5.4.4.4.4.5.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.967682,
|
| Oben auf der Oberlippe |
(421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549.988, 36.295.98, 36.295.98, 34.295532), (456.295532), 346.295532, 346.295532, 346.295532, 346.295532
|
| (usw.) |
|
Sofern nicht anders angegeben, sind die Inhalte dieser Seite unter der Creative Commons Attribution 4.0 License und Codebeispiele unter der Apache 2.0 License lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in den Websiterichtlinien von Google Developers. Java ist eine eingetragene Marke von Oracle und/oder seinen Partnern.
Zuletzt aktualisiert: 2025-08-29 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 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.) | |"]]
