人脸检测
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连接应用并进行原型设计开始使用连接到Authentication模拟器连接到RealtimeDatabase模拟器连接到CloudFirestore模拟器连接到CloudStorage模拟器连接到CloudFunctions模拟器安装、配置和集成
Authentication简介哪里可以开始?Firebase项目用户
iOS通过预置界面登录开始使用管理用户密码身份验证电子邮件链接身份验证Google登录Facebook登录使用Apple帐号登录Twitter登录GitHubMicrosoftYahoo游戏中心登录电话号码使用自定义身份验证系统匿名身份验证使用共享iOSKeychain启用跨应用身份验证关联多个身份验证提供方在电子邮件操作中传递状态处理错误
Android通过预置界面登录利用FirebaseSDK开始使用管理用户密码身份验证电子邮件链接身份验证Google登录Facebook登录使用Apple帐号登录TwitterGitHubMicrosoftYahooPlay游戏登录电话号码使用自定义身份验证系统匿名身份验证关联多个身份验证提供方在电子邮件操作中传递状态
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C++开始使用管理用户密码身份验证Google登录Play游戏登录GitHubFacebook登录使用Apple帐号登录Twitter登录MicrosoftYahoo电话号码使用自定义身份验证系统匿名身份验证关联多个身份验证提供方
Unity开始使用管理用户密码身份验证Google登录Play游戏登录GitHub身份验证Facebook登录使用Apple帐号登录Twitter登录MicrosoftYahoo电话号码使用自定义身份验证系统匿名身份验证关联多个身份验证提供方
管理简介管理用户导入用户创建自定义令牌验证ID令牌管理用户会话管理会话Cookie使用自定义声明控制访问生成电子邮件操作链接错误迁移指南自定义电子邮件操作处理程序通过CloudFunctions扩展向自定义网域发送电子邮件案例研究使用限制
RealtimeDatabase简介选择数据库
iOS开始使用设计数据结构读取和写入数据处理数据列表启用离线功能
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Web开始使用设计数据结构读取和写入数据处理数据列表启用离线功能
管理开始使用设计数据结构保存数据检索数据
REST开始使用设计数据结构保存数据检索数据REST请求身份验证
C++开始使用设计数据结构保存数据检索数据
Unity开始使用设计数据结构保存数据检索数据
安全性与规则了解规则开始使用设计安全规则结构安全规则的写入条件将数据编入索引通过REST管理规则
使用情况和性能了解帐单实时数据库限额监控数据库用量监控数据库性能利用多个数据库进行扩展分析您的数据库优化数据库性能自动备份通过CloudFunctions扩展视频系列:面向SQL开发者的Firebase
CloudFirestore简介开始使用
了解CloudFirestore将CloudFirestore和RealtimeDatabase进行对比数据模型数据类型SDK和客户端库索引类型数据库位置数据捆绑包
添加和管理数据设计数据结构添加数据事务和批量写入事务中的数据争用删除数据通过Firebase控制台管理CloudFirestore导出和导入数据在项目之间迁移数据
读取数据获取数据一次侦听实时更新执行简单和复合查询对数据排序和限定数量使用查询游标将数据分页离线访问数据管理索引
保护并验证数据概览开始使用设计安全规则结构编写安全规则的条件修正不安全的规则测试安全规则安全查询数据控制对每个字段的访问权限
解决方案概览FirestoreLiteWebSDK聚合查询分布式计数器全文搜索构建在线状态系统帮助用户和群组确保数据访问的安全性使用可调用的CloudFunctions函数删除数据安排数据导出分片时间戳地理位置查询自动创建数据库使用映射字段降低索引费用从CDN分发打包式Firestore内容
用量、限额和定价用量和限制监控用量了解CloudFirestore计费方式CloudFirestore费用示例了解存储空间大小的计算方法CloudFirestore的最佳实践
CloudFirestore集成使用CloudFirestoreRESTAPI使用CloudFirestore和RealtimeDatabase通过CloudFunctions扩展第三方库集成
API参考文档AndroidiOS-SwiftiOS-Objective-CWebCloudFunctionsNode.jsJavaPythonGoC#PHPRubyRESTRPC
示例iOSAndroidWeb
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iOS开始使用创建引用上传文件下载文件使用文件元数据删除文件列出文件处理错误
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机器学习简介Codelab自定义模型
使用自定义模型概览iOSAndroid部署和管理自定义模型
从旧版API迁移iOSAndroidCloudAutoMLVisionEdge概览训练图片标签模型
使用您的模型给图片加标签iOSAndroid训练对象检测模型
使用模型检测对象iOSAndroid迁移数据集使用CloudVisionAPI
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识别文字iOSAndroid
标记图片iOSAndroid
识别地标iOSAndroid高级主题
对模型的两个版本进行A/B测试iOSAndroid生产准备
保护您的云端凭据iOSAndroid旧版文档
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人脸检测
plat_ios
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ThispagedescribesanoldversionoftheFaceDetectionAPI,whichwaspart
ofMLKitforFirebase.DevelopmentofthisAPIhasbeenmovedtothe
standaloneMLKitSDK,whichyoucanusewithorwithoutFirebase.
Learnmore.
See
人脸检测
forthelatestdocumentation.
利用机器学习套件的人脸检测API,您可以检测图片中的人脸,识别主要的面部特征,并获得检测到的人脸的轮廓。
通过人脸检测,您可以获得执行某些任务(如美化自拍照片和肖像或者根据用户的照片生成头像)所需的信息。
由于机器学习套件可以实时执行人脸检测,因此您可以在视频聊天或响应玩家面部表情的游戏等应用中使用该功能。
iOS
Android
如果您是Flutter开发者,那么您可能会对FluteFire感兴趣,它包含一个适用于Firebase的MLVisionAPI的插件。
这是适用于Firebase的机器学习套件的Beta版。
此API可能会以不向后兼容的方式更改,并且不受任何服务等级协议(SLA)或弃用政策的约束。
主要功能
识别并定位面部特征
获得检测到的每个人脸的眼睛、耳朵、脸颊、鼻子和嘴巴的坐标。
获得面部特征的轮廓
获得检测到的人脸及其眼睛、眉毛、嘴唇和鼻子的轮廓。
识别面部表情
判断某人是在微笑还是紧闭双眼。
跨视频帧跟踪人脸
为检测到的每个人脸获得一个标识符。
此标识符在各个调用之间保持一致,因此您可以对视频串流中的特定人员执行图片处理等操作。
实时处理视频帧
人脸检测在设备上执行,其速度足够快,可用于视频处理等实时应用。
示例结果
示例1
对于检测到的每个人脸:
人脸1(共3个)
边界多边形
(884.880004882812,149.546676635742)、(1030.77197265625,149.546676635742)、(1030.77197265625,329.660278320312)、(884.880004882812,329.660278320312)
旋转角度
Y:-14.054030418395996,Z:-55.007488250732422
跟踪ID
2
面部特征点
左眼
(945.869323730469,211.867126464844)
右眼
(971.579467773438,247.257247924805)
嘴巴下部
(907.756591796875,259.714477539062)
等等
特征概率
微笑
0.88979166746139526
左眼睁开
0.98635888937860727
右眼睁开
0.99258323386311531
示例2(人脸轮廓检测)
启用人脸轮廓检测后,对于检测到的每个面部特征,您还会获得一系列点。
这些点表示特征的形状。
下图展示了这些点与人脸的对应情况(点击图片可放大):
面部特征轮廓
鼻梁
(505.149811,221.201797)、(506.987122,313.285919)
左眼
(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)
上唇顶部
(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)
(等等)
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