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Mit der Face Mesh Detection API von ML Kit können Sie in Echtzeit ein hochpräzises Mesh-Netzwerk von 468 3D-Punkten für Selfie-ähnliche Bilder generieren. Die Gesichter sollten nicht weiter als zwei Meter von der Kamera entfernt sein.
Im Folgenden finden Sie einige der Begriffe, die für die Gesichtswiedererkennung verwendet werden:
Der Begrenzungsrahmen ist ein rechteckiger Bereich für ein erkanntes Gesicht.
Face Mesh-Informationen sind eine Gruppe von 468 3D-Punkten und -Kanten, mit denen das Geometrienetz für ein erkanntes Gesicht gezeichnet werden kann.
Die Face Mesh Detection API generiert ein Gesichtsnetz für erkannte Gesichter, die jeweils 468 3D-Punkte und -Kanten enthalten. Mit der Gesichtserkennung können Sie in Echtzeit genauere Vorgänge an Gesichtern ausführen, z. B. AR-Filter, Selfies und Videoanrufe.
Gesichter erkennen und finden: Rufen Sie den Begrenzungsrahmen für erkannte Gesichter in einem Selfie-ähnlichen Bild ab.
Informationen zum Gesichtsnetz abrufen: Hiermit können Sie die 468 3D-Punkte und Dreiecksinformationen für jedes erkannte Gesicht abrufen.
Videoframes in Echtzeit verarbeiten Die Gesichtsnetzerkennung erfolgt auf dem Gerät und ist schnell genug für Echtzeitanwendungen wie Videobearbeitung.
Beispielergebnisse
Eingabe
Ausgabe (Modus „Nur Begrenzungsrahmen“)
Ausgabe im Modus „Face Mesh“
Vergleich mit ML Kit Gesichtserkennung SDK
Face Mesh Detection API
Face Detection API
Anwendungsfall empfohlen (Beispiele)
AR-Effekte auf Gesichtern beim Streamen von Videos erzeugen
Gesichtserkennung in Echtzeit in Selfie-ähnlichen Bildern (Gesicht innerhalb von ca. 2 Metern Entfernung)
Erkennt, wie viele Gesichter in einem Bild vorhanden sind
Erkennt Gesichter, die weit von der Kamera entfernt sind
Latenz
Niedrig (bei Pixel 3 etwa 14 ms)
Empfohlen für Echtzeit
Mittel (~60 ms auf Pixel 3, wenn der Schnellmodus aktiviert ist)
Empfohlene Eingabe
Gesichter im Umkreis von etwa 2 Metern aufgenommen
Alle Bilder mit Gesichtern
Gesichtspunkteausgabe
Für jede Fläche, 468 3D-Punkte und Dreiecksinformationen, wenn der „Gesichtsnetz“-Modus aktiviert ist.
Für jedes Gesicht werden 133 2D-Punkte angezeigt, wenn der Modus „Gesichtskontur“ aktiviert ist.
# Gesichter erkannt
Modus „Nur Begrenzungsrahmen“: >=1 Begrenzungsrahmen, solange sich Gesichter nah an der Kamera befinden (<= ~2 Meter entfernt)
Modus „Face Mesh“: max. 2 Begrenzungsrahmen und Mesh-Netzwerke, sofern sich Gesichter nah an der Kamera befinden (im Umkreis von etwa 2 Metern)
"Begrenzungsrahmen"-Modus: >=1; Gesichter können weit von der Kamera entfernt sein, aber die Mindestgröße beträgt 100 x 100 Pixel pro Fläche.
Gesichtskonturen: max. 1, solange sich Gesichter nah an der Kamera befinden
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 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 |"]]
