मेश की पहचान करना

यह एपीआई, बीटा वर्शन में उपलब्ध है. साथ ही, सेवा स्तर समझौते (एसएलए) या समर्थन रोकने की किसी नीति के तहत नहीं आता है. इस एपीआई में ऐसे बदलाव किए जा सकते हैं जो पुराने सिस्टम के साथ काम नहीं करते.

ML किट के चेहरे की पहचान करने वाले एपीआई की मदद से, सेल्फ़ी जैसे इमेज के लिए रीयल-टाइम में 468 3D पॉइंट का ज़्यादा सटीक मेश जनरेट किया जा सकता है. चेहरे, कैमरे से ~2 मीटर (~7 फ़ीट) के दायरे में होने चाहिए.

अगर आपको कैमरे से ~2 मीटर (~ 7 फ़ीट) से ज़्यादा दूर के चेहरों की पहचान करनी है, तो कृपया ML किट की पहचान करने वाला SDK टूल देखें.

चेहरे की पहचान करने वाली सुविधा के लिए इस्तेमाल होने वाले कुछ शब्द यहां दिए गए हैं:

• बाउंडिंग बॉक्स, पहचाने गए चेहरे के लिए आयताकार हिस्सा होता है.
• फ़ेस मेश की जानकारी, 468 वाले 3D पॉइंट और किनारों का एक ग्रुप होता है. इनकी मदद से, खोजे गए चेहरे के लिए ज्यामिति मेश को बनाया जा सकता है.

फ़ेस मेश की पहचान करने वाला एपीआई, पहचाने गए चेहरों के लिए फ़ेस मेश बनाता है. हर फ़ेस में 468 3D पॉइंट और किनारे होते हैं. मेश की पहचान के ज़रिए, आप रीयल-टाइम में ज़्यादा सटीक कार्रवाइयां कर सकते हैं. जैसे: एआर फ़िल्टर, सेल्फ़ी कैप्चर, और वीडियो चैट.

Android

मुख्य सुविधाएं

• चेहरों की पहचान करें और उनका पता लगाएं किसी सेल्फ़ी ली गई तस्वीर में पता लगाए गए चेहरों के लिए बाउंडिंग बॉक्स पाएं.
• चेहरे की मेश की जानकारी पाएं पता लगाए गए हर चेहरे के लिए, 468 वाले 3D पॉइंट और त्रिभुज के बारे में जानकारी पाएं.
• रीयल-टाइम में वीडियो फ़्रेम प्रोसेस करें मेश की पहचान करने की सुविधा डिवाइस पर की जाती है. यह रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन जैसे वीडियो में फेरबदल करने के लिए काफ़ी तेज़ है.

परिणामों के उदाहरण

इनपुट	आउटपुट ("सिर्फ़ बाउंडिंग बॉक्स" मोड)	आउटपुट ("फ़ेस मेश" मोड)

एमएल किट की पहचान करने वाले SDK टूल से तुलना

	फ़ेस मेश का पता लगाने वाला एपीआई	चेहरे की पहचान करने वाला एपीआई
सुझाए गए इस्तेमाल के उदाहरण (उदाहरण)	वीडियो स्ट्रीमिंग में चेहरों पर एआर (ऑगमेंटेड रिएलिटी) इफ़ेक्ट जनरेट करना सेल्फ़ी जैसी तस्वीरों में रीयल-टाइम में चेहरे की पहचान करना (~2 मीटर के अंदर चेहरा)	यह पता लगाना कि किसी फ़ोटो में कितने चेहरे मौजूद हैं कैमरे से बहुत दूर के चेहरों का पता लगाना
इंतज़ार का समय	कम (Pixel 3 पर ~14 मि.से.) रीयल-टाइम के लिए सुझाया गया	मध्यम (तेज़ मोड चालू होने पर, Pixel 3 पर ~60 मि॰से॰)
सुझाया गया इनपुट	~2 मीटर (~ 7 फ़ीट) के अंदर कैप्चर किए गए चेहरे	चेहरों वाली कोई भी तस्वीर
फ़ेस पॉइंट का आउटपुट	"फ़ेस मेश" मोड चालू होने पर, हर चेहरे के लिए 468 3D पॉइंट और त्रिभुज की जानकारी.	"चेहरे का ढांचा" मोड चालू होने पर हर चेहरे के लिए 133 2D बिंदु.
# चेहरे पहचाने गए	"सिर्फ़ बाउंडिंग बॉक्स" मोड: >=1 बाउंडिंग बॉक्स तब तक के लिए, जब तक कैमरे, कैमरे के सामने न हों (<= ~2 मीटर या ~7 फ़ीट) "फ़ेस मेश" मोड: ज़्यादा से ज़्यादा दो बाउंडिंग बॉक्स और मेश, जब तक चेहरे कैमरे के पास (~2 मीटर की दूरी पर) हों	"बाउंडिंग बॉक्स" मोड: >=1; कैमरे से दूर हो सकते हैं, लेकिन हर चेहरे का कम से कम साइज़ 100x100 पिक्सल हो सकता है चेहरे की रूपरेखा: अधिकतम 1, जब तक चेहरे कैमरे के पास हों
ट्रैकिंग आईडी	नहीं	हां
चेहरे का ओरिएंटेशन	नहीं	हां
चेहरे की पहचान करके किया गया डेटा (जैसे कि मुस्कुराना)	नहीं	हां
लागू करने के विकल्प	सिर्फ़ बंडल किए गए	समूहीकृत / बंडल नहीं किया गया
ऐप्लिकेशन का साइज़	बंडल किया गया: ~6.4 एमबी अनबंडल किया गया: अभी उपलब्ध नहीं है	बंडल किया गया: ~6.9 एमबी अनबंडल किया गया: ~0.6Mb