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L'API de détection de maillages faciales de ML Kit vous permet de générer en temps réel un maillage haute précision de 468 points 3D pour des selfies. Les visages doivent se trouver à environ 2 mètres de la caméra.
Voici quelques-uns des termes utilisés concernant la fonctionnalité de détection des grilles faciales:
Le cadre de délimitation est une zone rectangulaire pour le visage détecté.
Les infos sur le maillage de visages sont un groupe de 468 points et arêtes 3D qui peuvent être utilisés pour dessiner le maillage géométrique d'un visage détecté.
L'API de détection de maillages faciales génère un maillage de visages pour les visages détectés, chacun contenant 468 points et bords 3D. La détection du maillage de visages vous permet d'effectuer des opérations plus précises en temps réel sur les visages, telles que les filtres de RA, la capture de selfies et le chat vidéo.
Reconnaître et localiser les visages : obtenez le cadre de délimitation des visages détectés dans une photo de type selfie.
Obtenir des informations sur le maillage de visages : obtenez les 468 points 3D et les informations relatives aux triangles pour chaque visage détecté.
Traiter les images vidéo en temps réel : la détection du maillage de visages s'effectue sur l'appareil et est suffisamment rapide pour les applications en temps réel, telles que la manipulation vidéo.
Exemples de résultats
Entrée
Sortie (mode "cadre de délimitation uniquement")
Sortie (mode "Maillage faciale")
Comparaison avec le SDK de détection de visages du ML Kit
API Face Mesh Detection
API Face Detection
Cas d'utilisation recommandé (exemples)
Générer des effets de RA sur les visages lors du streaming vidéo
Détection des visages en temps réel pour les photos de type selfie (visage à moins de 2 mètres environ)
Détecter le nombre de visages présents dans une photo
Détecter les visages éloignés de la caméra
Latence
Faible (~14 ms sur le Pixel 3)
Recommandée pour le mode en temps réel
Moyenne (~60 ms sur le Pixel 3 lorsque le mode rapide est activé)
Entrée recommandée
Visages pris dans un rayon d'environ 2 mètres
N'importe quelle photo avec des visages
Sortie des points de face
Pour chaque visage, 468 points 3D et informations triangulaires lorsque le mode "maille faciale" est activé.
133 points 2D par visage lorsque le mode "contour du visage" est activé.
# visage reconnu
Mode "cadre de délimitation uniquement" : >= 1 cadre(s) de délimitation tant que les visages sont proches de la caméra (à moins de 2 mètres de distance).
Mode Maillage de visages:deux cadres de délimitation et des maillages au maximum, à condition que les visages soient proches de la caméra (à une distance d'environ 2 mètres).
Mode "cadre de délimitation" : >=1 (les visages peuvent être éloignés de l'appareil photo, avec une taille minimale de 100 x 100 pixels par face)
Contours du visage: 1 maximum, tant que les visages sont proches de la caméra
ID de suivi
Non
Oui
Orientation du visage
Non
Oui
Classification des visages (sourire, par exemple)
Non
Oui
Options de mise en œuvre
Regroupées uniquement
Groupé / Dégroupé
Taille d'application
Groupé: ~6,4 Mo
Dégroupé: pas encore disponible
Groupé: ~6,9 Mo
Dégroupé: ~0,6 Mo
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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 Mesh Detection API generates a real-time, high-accuracy mesh of 468 3D points for selfie-like images, ideal for AR filters and video chat, with faces within ~2 meters of the camera.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis API provides key capabilities such as recognizing and locating faces, getting face mesh information, and processing video frames in real time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFor detecting faces further than ~2 meters away or requiring face classification features like smiling, the ML Kit Face Detection API is recommended.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis API is currently in beta and subject to change.\u003c/p\u003e\n"]]],["The ML Kit's face mesh detection API generates a high-accuracy mesh of 468 3D points for faces within ~2 meters in real-time. It can recognize and locate faces, providing a bounding box and mesh information. The API is designed for real-time applications like AR filters and video chat, processing video frames quickly on-device. Two modes are provided: bounding box and face mesh mode. For faces further than ~2 meters, the standard ML kit face detection is recommended. This API is in beta.\n"],null,["| This API is offered in beta, and is not subject to any SLA or deprecation policy. Changes may be made to this API that break backward compatibility.\n\nWith ML Kit's face mesh detection API, you can generate in **real-time** a\n**high accuracy mesh** of 468 3D points for selfie-like images. Faces should be\nwithin \\~2 meters (\\~7 feet) of the camera.\n\u003e If you want to detect faces further than \\~2 meters (\\~7 feet) away from the\n\u003e camera, please see\n\u003e [ML Kit's face detection SDK](https://developers.google.com/ml-kit/vision/face-detection).\n\nHere are some of the terms used regarding the face mesh detection feature:\n\n- The **bounding box** is a rectangular area for a detected face.\n- **Face mesh info** is a group of 468 3D points and edges that can be used to draw the geometry mesh for a detected face.\n\nThe face mesh detection API generates a [face mesh](/ml-kit/vision/face-mesh-detection/concepts)\nfor detected faces, each containing 468 3D points and edges. With face mesh\ndetection, you can perform more accurate operations on faces real-time, such as\nAR filters, selfie capture, and video chat.\n\n[Android](/ml-kit/vision/face-mesh-detection/android)\n\nKey capabilities\n\n- **Recognize and locate faces** Get the bounding box for detected faces in a selfie-like picture.\n- **Get face mesh information** Get the 468 3D points and triangle info for each detected face.\n- **Process video frames in real time** Face mesh detection is performed on-device, and is fast enough for real-time applications, such as video manipulation.\n\nExample results\n\n| Input | Output (\"Bounding box only\" mode) | Output (\"Face mesh\" mode) |\n|-------|-----------------------------------|---------------------------|\n| | | |\n| | | |\n| | | |\n| | | |\n\nComparison with ML Kit face detection SDK\n\n|------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | **Face mesh detection API** | **Face Detection API** |\n| Use case recommended (examples) | - Generate AR effects on faces in video streaming - Real-time face detection in selfie-like pictures (face within \\~2 meters) | - Detect how many faces are present in a picture - Detect faces far away from the camera |\n| Latency | Low (\\~14ms on Pixel 3) Recommended for **real-time** | Medium (\\~60ms on Pixel 3 when fast mode is ON) |\n| Recommended input | Faces captured within \\~2 meters (\\~7 feet) | Any picture with faces |\n| Face points output | For each face, 468 3D points and triangle info when \"face mesh\" mode is enabled. | For each face, 133 2D points when \"face contour\" mode is enabled. |\n| # faces recognized | - **\"Bounding box only\" mode:** \\\u003e=1 bounding box(es) as long as faces are close to camera (\\\u003c= \\~2 meters or \\~7 feet away) - **\"Face mesh\" mode:** max 2 bounding boxes and meshes, as long as faces are close to camera (within \\~2 meters away) | - **\"Bounding box\" mode:** \\\u003e=1; faces can be far from camera, but minimum size of 100x100 pixels per face - **Face contours**: max 1, as long as faces are close to camera |\n| Tracking id | No | Yes |\n| Face orientation | No | Yes |\n| Face classification (e.g. smiling) | No | Yes |\n| Implementation options | Bundled only | Bundled / Unbundled |\n| App size | Bundled: \\~6.4 MB Unbundled: not available yet | Bundled: \\~6.9Mb Unbundled: \\~0.6Mb |"]]
