चेहरे की पहचान
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एमएल किट के चेहरे की पहचान करने वाले एपीआई की मदद से, आपको किसी इमेज में चेहरों की पहचान करने, चेहरे की मुख्य सुविधाओं
की पहचान करने, और पहचाने गए चेहरों की आकृति बनाने का विकल्प मिलता है. ध्यान दें कि एपीआई चेहरे की पहचान करता है, लोगों की पहचान नहीं करता .
चेहरे की पहचान करने की सुविधा से, सेल्फ़ी और पोर्ट्रेट को आकर्षक बनाने या किसी उपयोगकर्ता की फ़ोटो से अवतार जनरेट करने जैसे कामों के लिए ज़रूरी जानकारी पाई जा सकती है.
एमएल किट, रीयल टाइम में चेहरे की पहचान कर सकती है. इसलिए, इसे वीडियो चैट या ऐसे गेम जैसे ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल किया जा सकता है जो प्लेयर के एक्सप्रेशन का जवाब देते हैं.
iOS
Android
मुख्य सुविधाएं
- चेहरे की बनावट पहचानें और उनका पता लगाएं
पहचाने गए हर चेहरे की आंखों, कान, गालों, नाक, और मुंह के निर्देशांक पाएं.
- चेहरे के फीचर का फ़ॉर्मैट पाएं
पता लगाए गए चेहरों और उनकी आंखों, भौंहों, होंठों, और नाक का फ़ॉर्मैट पाएं.
- चेहरे के हाव-भाव पहचानें
पता करें कि कोई व्यक्ति मुस्कुरा रहा है या उसकी आंखें बंद हैं.
- सभी वीडियो फ़्रेम में चेहरों को ट्रैक करें
हर एक खास चेहरे के लिए एक आइडेंटिफ़ायर पाएं.
आइडेंटिफ़ायर, सभी बातचीत में एक जैसा होता है, ताकि आप किसी वीडियो स्ट्रीम में किसी खास व्यक्ति की इमेज में बदलाव कर सकें.
- वीडियो फ़्रेम को रीयल टाइम में प्रोसेस करें
डिवाइस पर चेहरे की पहचान की जाती है. यह इतनी तेज़ होती है कि रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल की जा सकती है, जैसे कि वीडियो में बदलाव करना.
परिणामों के उदाहरण
उदाहरण 1
पहचाने गए हर चेहरे के लिए:
| तीन में से पहला चेहरा |
|---|
| बाउंडिंग पॉलीगॉन |
(884.880004882812, 149.546676635742),
(1030.77197265625, 149.546676635742),
(1030.77197265625, 38124.308242),
(1030.77197265625),
|
| घूर्णन के कोण |
Y: -14.054030418395996, Z: -55.007488250732422 |
| ट्रैकिंग आईडी |
2 |
| चेहरे की लैंडमार्क |
| बाईं आंख |
(945.869323730469, 211.867126464844) |
| दाईं आंख |
(971.579467773438, 247.257247924805) |
| मुंह के नीचे का हिस्सा |
(907.756591796875, 259.714477539062) |
... वगैरह.
|
| सुविधा की संभावना |
| मुस्कुराहट करना |
0.88979166746139526 |
| बाईं आंख खुली |
0.98635888937860727 |
| दाईं आंख खुली |
0.99258323386311531 |
|
दूसरा उदाहरण (चेहरे की बनावट का पता लगाना)
चेहरे की पहचान करने की सुविधा चालू होने पर, आपको चेहरे की हर उस सुविधा के लिए पॉइंट की एक सूची भी मिलेगी
जिनका पता लगाया गया था. ये पॉइंट, सुविधा के आकार को दिखाते हैं. इस इमेज में दिखाया गया है कि ये पॉइंट, किसी चेहरे पर कैसे मैप करते हैं.
इमेज को बड़ा करने के लिए, उस पर क्लिक करें:
| चेहरे की बनावट |
|---|
| नोज़ ब्रिज |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| बाईं आंख |
(404.642029, 232.854431), 408.527283, 231.366623 (408.527283), 408.527283 (408.646.403.40.406.25.40.46.25.40.46.25.40.46.25.40.46.25,409.40,401,401,407,401,436,401,40,634
|
| ऊपरी होंठ के ऊपर |
(421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061), (440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.2955.25)
|
| (वगैरह) |
|
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आखिरी बार 2025-09-03 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-09-03 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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.) | |"]]
