J'ai fait face au problème de la détection de visage réel à l'aide de Vision Framework. J'ai fait référence ci-dessous au lien Apple.
https://developer.apple.com/documentation/vision/tracking_the_user_s_face_in_real_time
J'ai utilisé le code de démonstration fourni dans le lien ci-dessus. Je vois, l'appareil photo peut détecter le visage à partir d'une photo imprimée ou d'une photo d'identité. Ce n'est pas une vraie photo de visage. Comment puis-je savoir si ce n'est pas un vrai visage à huis clos en utilisant le framework Vision?
3 Réponses :
Vous pouvez utiliser https://developer.apple.com/documentation/arkit/arfacegeometry
Cela créera un maillage 3D d'un visage humain. Un maillage 3D aura des valeurs différentes (par exemple des sommets, des trianglesIndices), dans sa topologie par rapport à une image 2D.
Voici un lien de projet
ici, j'ai utilisé l'API de la caméra pour la détection de visage et le clignotement des yeux. vous pouvez vérifier et personnaliser selon vos besoins.
si cela vous aide, pouvez-vous s'il vous plaît accepter la réponse :)
Le framework Apple Vision a traité des "requêtes 2D". Cela ne fonctionne qu'avec les canaux RVB. Si vous avez besoin de traiter des surfaces 3D, vous devez implémenter l'API du scanner LiDAR, basée sur les principes de profondeur. Cela vous permettra de faire la distinction entre une photo et un vrai visage. Je pense que Vision + RealityKit est le meilleur choix pour vous, car vous pouvez détecter un visage (2D ou 3D) au premier stade de Vision, puis en utilisant LiDAR, il est assez facile de savoir si les normales des faces polygonales sont dirigées dans le même direction (surface 2D), ou dans des directions différentes (tête 3D).
en vérifiant, l'œil clignote ou non, vous pouvez décider de la personne réelle ou non.
@AsifNewaz Comment puis-je faire ça? Merci.
désolé pour la réponse tardive, l'avez-vous encore résolu?
@AsifNewaz pas encore. Pouvez-vous s'il vous plaît m'aider à résoudre? Merci