如何避免MLKit识别背景移动人物？实时人脸计数与头部检测问题

一、解决多人场景下头部转动检测的干扰问题 #

当前你的检测器未开启人脸跟踪功能，无法区分画面中的不同人脸，导致getHeadEulerAngleY会返回所有检测到的人脸角度，自然会受到背景人物的干扰。可以通过以下调整优化：

• 修改检测器配置，开启人脸跟踪模式，同时设置最小人脸尺寸过滤背景中较远的小人脸：

FaceDetectorOptions detectorOptions = new FaceDetectorOptions
    .Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST)
    .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
    .setTrackingMode(FaceDetectorOptions.TRACKING_MODE_ENABLE) // 开启人脸跟踪
    .setMinFaceSize(0.2f) // 设置最小人脸占画面的比例，过滤远处小人脸
    .build();

• 在检测回调中，通过每个Face对象的getTrackingId()区分不同人脸，只针对目标人脸（比如前景中占比更大的人脸）获取getHeadEulerAngleY数据，忽略其他跟踪ID的人脸数据。

二、实时统计单视频中不同人脸数量的实现方法 #

可以实现，核心是通过人脸特征匹配区分不同个体：

1. 先修改检测器配置，开启人脸特征提取模式：

FaceDetectorOptions detectorOptions = new FaceDetectorOptions
    .Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST)
    .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
    .setTrackingMode(FaceDetectorOptions.TRACKING_MODE_ENABLE)
    .setFaceFeatureMode(FaceDetectorOptions.FACE_FEATURE_MODE_ENABLE) // 开启人脸特征提取
    .build();

2. 维护一个存储已出现人脸特征的集合（比如List<FaceFeature>），每次检测到人脸时：
   • 提取当前人脸的FaceFeature
   • 遍历集合中的特征，用SDK提供的相似度计算API对比当前特征与集合中特征的相似度
   • 如果所有相似度都低于设定阈值（比如0.6，可按需调整），则判定为新人脸，将该特征加入集合，计数加一
3. 结合人脸跟踪ID可以优化准确性，避免人脸暂时离开画面后重新出现被重复计数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K.Sopheak