Yüz algılama
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
ML Kit'in yüz algılama API'si ile bir görüntüdeki yüzleri algılayabilir, önemli yüz özelliklerini tanımlayabilir ve algılanan yüzlerin sınırlarına ulaşabilirsiniz. API'nin yüzleri algıladığını, kişileri tanımadığını unutmayın .
Yüz algılama özelliğiyle, selfie'leri ve portreleri süsleme ya da bir kullanıcı fotoğrafından avatar oluşturma gibi görevleri gerçekleştirmek için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri edinebilirsiniz.
ML Kit, yüz algılamayı gerçek zamanlı olarak gerçekleştirebildiğinden görüntülü sohbet veya oyuncunun ifadelerine yanıt veren oyunlarda bu özelliği kullanabilirsiniz.
iOS
Android
Temel özellikler
- Yüz özelliklerini tanıyıp bulun
Algılanan her yüzün göz, kulak, yanak, burn ve ağzının koordinatlarını alın.
- Yüz özelliklerinin sınırlarını çizin
Algılanan yüzlerin ve gözlerin, kaşların, dudakların ve burunun hatlarını çizin.
- Yüz ifadelerini tanıyın
Bir kişinin gülümsediğini veya gözleri kapalı olup olmadığını belirleyin.
- Video karelerinde yüzleri izleme
Algılanan her benzersiz yüz için tanımlayıcı alın.
Tanımlayıcı, farklı çağrılar arasında tutarlıdır. Bu sayede, video akışındaki belirli bir kişi üzerinde görüntü değiştirme işlemi gerçekleştirebilirsiniz.
- Video karelerini gerçek zamanlı olarak işleyin
Cihazda yüz algılama gerçekleştirilir ve video işleme gibi gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek kadar hızlıdır.
Örnek sonuçlar
1. Örnek
Algılanan her yüz için:
| Yüz 1/3 |
|---|
| Sınırlayıcı poligon |
(884.880004882812, 149,546676635742)
|
| Döndürme açıları |
Y: -14,054030418395996, Z: -55,007488250732422 |
| İzleme Kimliği |
2 |
| Yüzdeki önemli noktalar |
| Sol göz |
(945.869323730469, 211.867126464844) |
| Sağ göz |
(971.579467773438, 247.257247924805) |
| Ağzın altı |
(907.756591796875, 259.714477539062) |
... vb.
|
| Özellik olasılıkları |
| Gülümseyen |
0,88979166746139526 |
| Sol göz açık |
0,98635888937860727 |
| Sağ göz açık |
0,99258323386311531 |
|
2. Örnek (yüz kontur algılama)
Yüz kontur algılama özelliğini etkinleştirdiğinizde, algılanan her yüz özelliği için bir nokta listesi de alırsınız. Bu noktalar özelliğin şeklini temsil eder. Aşağıdaki resimde bu noktaların bir yüzle nasıl eşleştirildiği gösterilmektedir.
Büyütmek için resmi tıklayın:
| Yüz çevresi konturları |
|---|
| Burun köprüsü |
(505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
|
| Sol göz |
404.642029, 232.854431), 232.854431), (408.527,2013, 70,22, 22, 24, 22, 22, 22, 22, 22, 24, 22, 24, 22, 24, 22, 24, 21, 21, 24, 22, 24, 21, 24, 22, 24, 21, 24, 24, 23, 23, 24, 21, 24, 23, 24, 23, 41, 24, 23, 24, 22, 24, 24,24323, 231.527,2012, 231.5666623), (413.565796, 229.378296, 226.967682)
|
| Üst dudağın üst kısmı |
(421.662048, 354.520813), (428.1038882, 349.694061), (440.847595, 348.0499837), 346.5499832), 346.2955532),
|
| (vb.) |
|
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-08-29 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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.) | |"]]
