Hướng dẫn phát hiện mốc khuôn mặt

Tác vụ MediaPipe Face Landmarker cho phép bạn phát hiện các điểm trên khuôn mặt và biểu cảm khuôn mặt trong hình ảnh và video. Bạn có thể dùng tác vụ này để xác định biểu cảm trên khuôn mặt người, áp dụng bộ lọc và hiệu ứng cho khuôn mặt, cũng như tạo hình đại diện ảo. Tác vụ này sử dụng các mô hình học máy (ML) có thể hoạt động với hình ảnh đơn lẻ hoặc một luồng hình ảnh liên tục. Tác vụ này xuất ra các điểm đánh dấu khuôn mặt 3 chiều, điểm số blendshape (hệ số biểu thị biểu cảm khuôn mặt) để suy luận các bề mặt khuôn mặt chi tiết theo thời gian thực và ma trận biến đổi để thực hiện các phép biến đổi cần thiết cho việc kết xuất hiệu ứng.

Hãy dùng thử!arrow_forward

Bắt đầu

Bắt đầu sử dụng tác vụ này bằng cách làm theo một trong các hướng dẫn triển khai cho nền tảng mục tiêu của bạn. Các hướng dẫn dành riêng cho nền tảng này sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai cơ bản tác vụ này, bao gồm cả mô hình được đề xuất và ví dụ về mã với các lựa chọn cấu hình được đề xuất:

• Android – Ví dụ về mã – Hướng dẫn
• Python – Ví dụ về mã – Hướng dẫn
• Web – Ví dụ về mã – Hướng dẫn

Chi tiết về việc cần làm

Phần này mô tả các chức năng, đầu vào, đầu ra và lựa chọn cấu hình của tác vụ này.

Tính năng

• Xử lý hình ảnh đầu vào – Quá trình xử lý bao gồm xoay, đổi kích thước, chuẩn hoá hình ảnh và chuyển đổi không gian màu.
• Ngưỡng điểm – Lọc kết quả dựa trên điểm dự đoán.

Các lựa chọn về cấu hình

Tác vụ này có các lựa chọn cấu hình sau:

Mô hình

Face Landmarker sử dụng một loạt mô hình để dự đoán các điểm đánh dấu trên khuôn mặt. Mô hình đầu tiên phát hiện khuôn mặt, mô hình thứ hai xác định vị trí các điểm đánh dấu trên khuôn mặt đã phát hiện và mô hình thứ ba sử dụng các điểm đánh dấu đó để xác định các đặc điểm và biểu cảm trên khuôn mặt.

Các mô hình sau đây được đóng gói cùng nhau thành một gói mô hình có thể tải xuống:

• Mô hình phát hiện khuôn mặt: phát hiện sự xuất hiện của khuôn mặt với một số điểm mốc chính trên khuôn mặt.
• Mô hình lưới khuôn mặt: thêm một bản đồ hoàn chỉnh về khuôn mặt. Mô hình này đưa ra kết quả ước tính về 478 điểm đánh dấu khuôn mặt 3 chiều.
• Mô hình dự đoán hình dạng kết hợp: nhận đầu ra từ mô hình lưới khuôn mặt, dự đoán 52 điểm hình dạng kết hợp (là các hệ số biểu thị các biểu cảm khác nhau trên khuôn mặt).

Mô hình phát hiện khuôn mặt là mô hình BlazeFace tầm ngắn, một bộ phát hiện khuôn mặt chính xác và gọn nhẹ được tối ưu hoá cho suy luận GPU di động. Để biết thêm thông tin, hãy xem tác vụ Face Detector.

Hình ảnh bên dưới cho thấy một bản đồ hoàn chỉnh về các điểm đánh dấu trên khuôn mặt từ đầu ra của gói mô hình.

Để xem chi tiết hơn về các điểm đánh dấu trên khuôn mặt, hãy xem hình ảnh có kích thước đầy đủ.