为何Google Android ML Kit人脸检测戴口罩仍识别嘴部Landmark？求判断方法

ML Kit的人脸关键点（Landmark）是基于人脸整体结构预测得出的，即使嘴部/眼部被口罩、墨镜遮挡，模型依然会返回预测的关键点位置，所以靠mouth == null这种判断是行不通的。要判断遮挡后对应关键点是否“实际可见”，得用ML Kit提供的**人脸遮挡概率（FaceOcclusion）**功能，步骤如下：

1. 开启遮挡检测配置 #

创建FaceDetectorOptions时，必须显式开启遮挡分类（默认是关闭状态）：

val options = FaceDetectorOptions.Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST) // 根据业务需求选择性能模式
    .enableFaceOcclusionClassification() // 关键：开启遮挡检测能力
    .build()

val detector = FaceDetection.getClient(options)

2. 检测遮挡概率并判断可见性 #

拿到检测到的Face对象后，通过getFaceOcclusion()获取遮挡信息，根据概率值判断对应部位的遮挡程度：

// 人脸检测回调中处理结果
detector.process(image)
    .addOnSuccessListener { faces ->
        for (face in faces) {
            val occlusion = face.faceOcclusion ?: continue

            // 自定义阈值判断遮挡（概率越接近1，遮挡程度越高）
            val mouthOccluded = occlusion.mouthOcclusionProbability > 0.7
            val leftEyeOccluded = occlusion.leftEyeOcclusionProbability > 0.7
            val rightEyeOccluded = occlusion.rightEyeOcclusionProbability > 0.7

            // 业务逻辑示例：仅处理未被遮挡的关键点
            if (!mouthOccluded) {
                val mouth = face.getLandmark(FaceLandmark.MOUTH_BOTTOM)
                // 处理可见的嘴部关键点
            }
            
            if (!leftEyeOccluded) {
                val leftEye = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EYE)
                // 处理可见的左眼关键点
            }
        }
    }

注意事项 #

• 遮挡概率的阈值（比如示例中的0.7）需要根据实际场景测试调整，平衡误判和漏判的情况；
• 确保使用的ML Kit人脸检测依赖版本支持遮挡分类（依赖为com.google.mlkit:face-detection:x.x.x，建议使用较新版本）；
• 无论遮挡程度如何，getLandmark()大概率会返回非null对象，所以必须以遮挡概率作为判断依据，而非关键点是否为空。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anylife