Seguimiento facial en Android: Características y casos de uso

TL;DR

• Características imprescindibles de una aplicación de seguimiento facial para Android: detección facial, detección de puntos de referencia faciales en Android, reconocimiento facial en tiempo real, seguimiento de varias caras, integraciones de RA y mejoras basadas en IA;
• Sectores como la belleza, la moda, los juegos, VTube, la sanidad, las videoconferencias y las redes sociales están transformando las experiencias de los usuarios con el seguimiento facial;
• El SDK aborda problemas comunes como la compatibilidad de dispositivos, las malas condiciones de iluminación y la estabilidad del seguimiento con modelos adaptativos de IA, procesamiento robusto y optimización entre dispositivos, garantizando que las aplicaciones funcionen a la perfección en cualquier entorno;
• La fácil integración, las atractivas funciones de RA, las oportunidades de monetización y la garantía de futuro hacen que los SDK sean imprescindibles para los desarrolladores.

Introducción al seguimiento facial en Android

A pesar de sus impresionantes competidores, Android sigue siendo la plataforma más utilizada en el mercado mundial de sistemas operativos móviles a partir de 2024, con más del 70% de los usuarios que la eligen, según un estudio de Statista.

Simultáneamente, hay un crecimiento explosivo de la demanda de realidad aumentada (RA) móvil. Se espera que en 2025 uno de cada siete usuarios de móvil se decante por la RA. Haciendo cálculos sencillos, estimo que el mercado potencial y el público objetivo de usuarios de RA en Android será de más de 470 millones. Suena atractivo, ¿verdad? Para los desarrolladores de Android, se trata de una oportunidad sin precedentes para integrar funciones avanzadas como el seguimiento facial en sus aplicaciones para Android.

La tecnología de rastreo facial ya se ha convertido en un estándar del sector en el comercio electrónico, los juegos, la educación, las comunicaciones, la creación de contenidos VTube y la belleza digital. Estas aplicaciones ofrecen experiencias de usuario hiperpersonalizadas e interactivas.

En esta guía, exploraremos cómo mejorar tu aplicación Android con funcionalidad de seguimiento facial utilizando SDKs avanzados de seguimiento facial para Android.

Tecnologías clave detrás del seguimiento facial en Android

Espera, ¿acaso Android no incorpora funciones de reconocimiento y seguimiento facial para desbloquear el teléfono, por ejemplo? Sí y no. Sus soluciones nativas están representadas por Google ML Kit Face Detection API y CameraX API. Sin embargo, ni siquiera se acercan a los SDK de terceros potenciados por IA que puedes integrar. La detección de rostros en Android también funciona a través de la API de detección de rostros de Google ML Kit o de una solución de terceros.

Seguimiento facial en Android: Elementos imprescindibles

La función de seguimiento facial dentro de una aplicación funciona como una poción mágica a los ojos de los consumidores, creando experiencias de usuario fluidas y atractivas. Desarrollar un software de seguimiento facial para Android requiere integrar varios componentes clave.

Aplicación de seguimiento facial para Android: Características esenciales

• Detección de caras. El algoritmo reduce su espacio de trabajo detectando la cara en una imagen o vídeo mediante cascadas Haar o detectores basados en aprendizaje profundo. Construye un cuadro delimitador a su alrededor para simplificar la siguiente etapa.
• Detección de puntos de referencia de la cara en Android. Los puntos clave predefinidos (ojos, nariz, labios, mandíbula, etc.) funcionan como coordenadas que el algoritmo debe identificar. Localiza los puntos de referencia de la cara dentro del cuadro delimitador, formando los anclajes para que intervengan tecnologías más avanzadas. Los sistemas modernos suelen basarse en modelos de aprendizaje automático que han sido entrenados en grandes conjuntos de datos de imágenes faciales anotadas, lo que hace posible la detección de puntos de referencia faciales en Android.
• Reconocimiento facial en tiempo real para Android. Esta función identifica características faciales únicas (incrustaciones), las compara con conjuntos de datos y aplica las acciones necesarias al instante. El reconocimiento en tiempo real garantiza interacciones fluidas con el usuario en aplicaciones de realidad aumentada.
• Análisis de rasgos faciales. Amplía las capacidades de seguimiento facial de la aplicación mediante la interpretación de atributos faciales como la edad, el sexo o las emociones, aprovechando modelos de IA preentrenados, CNN y redes neuronales recurrentes.
• Seguimiento de varias caras. Detectar varias caras simultáneamente es crucial para las interacciones en grupo, como los juegos colaborativos o los efectos sociales de RA. Por lo tanto, su software de seguimiento facial para Android requiere técnicas de procesamiento en paralelo.
• Mejoras impulsadas por IA. Las redes neuronales adaptativas y los modelos de IA preentrenados garantizan que el seguimiento facial funcione en cualquier condición, incluidos los entornos con poca luz, los movimientos faciales rápidos y las cámaras de baja resolución, y se adapta a diversos tonos de piel y formas faciales.
• Optimización. Cualquier aplicación de captura facial para Android tiene que reducir el tamaño de las redes neuronales sin sacrificar la precisión y aprovecha las GPU o las unidades de procesamiento neuronal (NPU) para realizar cálculos más rápidos.
• Integración de la realidad aumentada (RA). La integración de la realidad aumentada mejora el seguimiento facial superponiendo objetos virtuales a rostros reales. Esto implica combinar datos de seguimiento facial con motores de renderizado 3D.

Crear una aplicación de seguimiento facial para Android desde cero requiere mucho tiempo (de 4 a 7 meses), presupuesto (para dar cabida a herramientas de desarrollo avanzadas y pruebas en distintos dispositivos) y experiencia en aprendizaje automático, visión por ordenador y desarrollo para Android, retos que pueden resolverse aprovechando un SDK avanzado de seguimiento facial para Android.

Diferencia entre APK y SDK

Un APK es el binario compilado, firmado y empaquetado de una aplicación Android, listo para su instalación. Contiene el código de bytes ejecutable de la aplicación, recursos (por ejemplo, diseños, imágenes y cadenas) y un archivo de manifiesto que define permisos y configuraciones. En términos más sencillos, un APK es el producto final desplegable que los usuarios descargan y ejecutan en sus dispositivos.

Por otro lado, un SDK (kit de desarrollo de software) es un completo conjunto de herramientas para desarrolladores. Proporciona herramientas, bibliotecas de reconocimiento y seguimiento facial, y documentación para ayudar a implementar funcionalidades específicas dentro de una aplicación Android, como el seguimiento y la captura facial con cámara Android. Por ejemplo, un SDK para el seguimiento facial podría incluir:

• Bibliotecas precompiladas (.so): Binarios eficientes para manejar operaciones de seguimiento facial.
• Envoltorios Java/Kotlin: Un puente entre el código C/C++ nativo y los entornos Android.
• Código de ejemplo y documentación: Guías de inicio rápido y ejemplos para facilitar la integración.
• Gestión de dependencias: Compatibilidad con Gradle/Maven para agilizar la configuración.

Mientras que un APK es el producto final que se entrega a los usuarios, un SDK equipa a los desarrolladores con componentes modulares para acelerar el desarrollo de funciones y garantizar un rendimiento optimizado. Piense en un APK como el resultado, y en el SDK como el conjunto de herramientas e instrucciones utilizadas para construirlo.

7 casos de uso del seguimiento facial en Android

La tecnología de seguimiento facial está transformando múltiples industrias.

1. Industria de la belleza: Se prevé que la RA y la RV en cosmética y cuidado de la piel crezcan a una CAGR del 25,5% hasta 2027. Los campos de aplicación más populares para las aplicaciones de seguimiento facial incluyen pruebas virtuales de maquillaje y cuidado de la piel, vistas previas de manicura, espejos inteligentes, analizadores de piel, recomendaciones virtuales de maquillaje impulsadas por IA y probadores digitales. Algunos de los principales actores del mercado son L'Oreal, Fenty Beauty, Charlotte Tilbury y MAC Cosmetics. TINT fue uno de los pioneros en introducir la función de prueba virtual para el cuidado de la piel, que analiza la piel, la edad y los rasgos faciales personales del usuario para predecir el impacto de determinados productos para el cuidado de la piel.
2. Pruebas virtuales de moda y accesorios: la introducción de las pruebas virtuales en el ámbito de la moda era inevitable. Todas las fantasías de las películas cobran vida y ahora podemos probarnos zapatillas digitales, sombreros, gafas, joyas, relojes y mucho más. Todo es posible con la realidad aumentada. Marcas como Warby Parker y Gucci ya ofrecen a sus clientes probadores virtuales.
3. Creación de contenidos para VTube: Los creadores de contenidos digitales en esta plataforma (vtubers) utilizan aplicaciones de seguimiento facial para animar avatares virtuales. Esta tecnología hace que los personajes virtuales sean más expresivos y cercanos. Ten en cuenta que los vtubers solo pueden vtubear si su Android es compatible con Google ARCore, que ofrece seguimiento facial.
4. Sanidad: El seguimiento facial ayuda a analizar las expresiones faciales para detectar signos de estrés, fatiga u otros indicadores de salud durante las consultas de telesalud. También se utiliza ampliamente en dominios dentales y de cirugía plástica, demostrando los resultados anticipados y haciendo que las experiencias de los pacientes sean menos estresantes.
5. Juegos y entretenimiento: Los videojuegos y las aplicaciones de realidad aumentada integran el seguimiento facial para crear personajes dinámicos que imitan los movimientos faciales de los jugadores, mejorando la inmersión y el compromiso. Las aplicaciones para fotomatones interactivos de RA también se han convertido en auténticas estrellas en fiestas y celebraciones.
6. Videoconferencias: La RA y las tecnologías de seguimiento facial crean experiencias de comunicación más atractivas y eficientes. Funciones como los filtros de realidad aumentada permiten a los usuarios mejorar su aspecto o añadir elementos divertidos durante las llamadas informales. En cuanto a la accesibilidad, el seguimiento facial permite subtítulos y traducción en tiempo real, garantizando la inclusión de todos los participantes. Los avatares de realidad aumentada también ofrecen una alternativa creativa para quienes prefieren no aparecer ante la cámara.
7. Plataformas de redes sociales: Estas aplicaciones aprovechan la RA y el seguimiento facial para impulsar la creatividad y la participación. Entre las funciones más populares se encuentran los filtros de RA que superponen efectos divertidos o maquillaje virtual a los selfies y las pruebas virtuales que las marcas y los minoristas utilizan como canal de comunicación adicional.

Independientemente del dominio, los SDK permiten a los desarrolladores implementar estos casos de uso, convirtiendo cualquier cámara Android en un profesional del seguimiento facial.

Cómo implementar el SDK de seguimiento facial de Android

No necesitas desbloquear o robar ningún código fuente de reconocimiento facial para integrar la función en tu aplicación Android. Con Face AR SDK de Banuba, usted obtiene una prueba gratuita de 14 días para explorar sus características y hacerlas coincidir con las necesidades de su aplicación.

Paso 1

Rellene el siguiente formulario para obtener un token de prueba gratuito y el archivo SDK.

Paso 2

Una vez que reciba el token, estudie el tutorial detallado con enlaces a la biblioteca de reconocimiento facial de Banuba para Android en GitHub, que contiene todos los ejemplos de efectos de foto y vídeo que puede probar y explorar, incluyendo funciones de embellecimiento, creación de avatares, procesamiento de vídeo, etc.

Paso 3

Eso es todo - eres increíble. Disfrute de su prueba gratuita de 14 días, y no dude en ponerse en contacto con el equipo de Banuba para obtener orientación. Además, también hay una comunidad donde puedes interactuar con colegas para discutir posibles desafíos y compartir experiencias.

Desafíos y Soluciones en el Rastreo Facial en Android

Enfrentarse a desafíos mientras se construye una aplicación de captura de rostros en Android es inevitable. Vamos a profundizar en ellos y en las formas de manejarlos.

Compatibilidad de dispositivos

Desafío

Android opera en un ecosistema altamente fragmentado, que abarca miles de dispositivos con diversas capacidades de hardware, tamaños de pantalla y especificaciones de cámara. Garantizar un rendimiento coherente en todos los modelos puede resultar abrumador.

Solución

• Utilizar un SDK con algoritmos adaptativos predefinidos diseñados para escalar a través de los distintos niveles de dispositivos;
• Emplear marcos de pruebas automatizados para simular el uso en múltiples dispositivos, densidades de pantalla y versiones de Android;
• Estructurar el código para permitir optimizaciones específicas del dispositivo, como aprovechar la aceleración de hardware en dispositivos con unidades de procesamiento neuronal (NPU) o GPU.

Condiciones de iluminación

Desafío

El seguimiento facial y la precisión de la captura disminuyen en condiciones de poca luz, reflejos o sombras. Estos factores introducen ruido que puede distorsionar la detección de puntos de referencia y la estabilidad del seguimiento.

Solución

• Integrar modelos de aprendizaje automático entrenados para manejar variaciones de brillo, contraste y saturación de color;
• Mejore los datos de entrada sin procesar aplicando eliminación de ruido, ajuste del brillo y ecualización del histograma antes de introducirlos en el algoritmo de seguimiento;
• Utilizar API de cámara capaces de capturar fotogramas con poca luz (por ejemplo, API Camera2 con controles ISO ampliados).

Estabilidad del seguimiento

Desafío

Los movimientos faciales rápidos, la oclusión parcial (por ejemplo, máscaras o manos levantadas) y los accesorios faciales pueden interrumpir un seguimiento preciso. Los problemas de estabilidad a menudo conducen a malas experiencias de usuario, especialmente en aplicaciones de prueba o juegos.

Solución

• Utilice algoritmos predictivos para interpolar los puntos de referencia que faltan durante movimientos rápidos u oclusiones;
• Implementar la coincidencia basada en características para garantizar la estabilidad, incluso cuando partes de la cara están temporalmente oscurecidas;
• Diseñar algoritmos que reinicien de forma adaptativa el seguimiento cuando se produzcan desviaciones significativas.

Cómo resuelve estos retos un SDK de seguimiento facial para Android

Mallas faciales en Face AR SDK

Vamos a revisarlo usando Face AR SDK de Banuba como ejemplo. Está diseñado para hacer frente a estos desafíos de frente, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones que sobresalen en cualquier entorno:

• Optimización entre dispositivos: El SDK garantiza un rendimiento estable en dispositivos que van desde modelos emblemáticos hasta opciones económicas. Además, ofrece soporte multiplataforma si planea hacer crecer su negocio. Se puede integrar en Android, Unity, la web, Windows e iOS.
• Modelos AI adaptativos: Estos modelos se ajustan dinámicamente a las diferentes condiciones de iluminación, manteniendo una alta precisión incluso en entornos con poca luz o demasiada. Las cámaras de gama baja tampoco suponen un reto. Este SDK de seguimiento facial para Android aprovecha la tecnología patentada de seguimiento facial que cuenta con 3.308 vértices. Ofrece una detección estable incluso en entornos poco iluminados, con accesorios faciales y hasta a 7 metros de la cámara.
• Procesamiento robusto: Maneja el seguimiento en tiempo real con precisión, garantizando un rendimiento fluido a pesar de los movimientos rápidos o las obstrucciones parciales. Además, este kit de desarrollo de software funciona sin conexión.

Ventajas del SDK de seguimiento facial para desarrolladores de Android

El SDK de seguimiento facial para Android no sólo resuelve problemas, sino que abre un cofre del tesoro de oportunidades para los desarrolladores. Exploremos las ventajas más destacadas:

Facilidad de integración

• Los SDK eliminan la necesidad de crear complejos algoritmos de seguimiento facial desde cero al proporcionar bibliotecas y API prediseñadas;
• Los desarrolladores pueden integrar rápidamente funcionalidades como la captura facial de Android y las superposiciones de RA con documentación completa, proyectos de ejemplo y guías de GitHub;
• Reduce el tiempo de incorporación para los nuevos miembros del equipo;
• Minimiza los errores durante la implementación a través de módulos probados;
• Garantiza ciclos de desarrollo más rápidos, ayudando a cumplir plazos ajustados.

Mayor participación del usuario

• Funciones avanzadas como filtros en tiempo real, pruebas virtuales y avatares animados crean experiencias interactivas que cautivan a los usuarios;
• Los efectos de RA personalizables y las animaciones faciales en tiempo real ofrecen altos niveles de personalización, que impulsan la retención y la satisfacción del usuario;
• Amplía las posibilidades creativas, lo que permite a las aplicaciones destacar en mercados competitivos;
• Aumenta las valoraciones de las aplicaciones y las métricas de retención de usuarios;
• Fomenta el crecimiento orgánico a través de contenidos compartibles y atractivos.

Oportunidades de monetización

• Las funciones de alta calidad habilitadas por el SDK, como las compras dentro de la aplicación para filtros de RA o niveles de suscripción premium, permiten a los desarrolladores diversificar las fuentes de ingresos;
• La funcionalidad mejorada de la aplicación atrae más descargas y aumenta la visibilidad en la tienda de aplicaciones;
• Desbloquea el potencial de un mayor retorno de la inversión con unos costes de desarrollo iniciales mínimos;
• Proporciona herramientas para integrar funciones generadoras de ingresos sin modificar la arquitectura existente.

Escalabilidad y garantía de futuro

• Los kits de desarrollo de software están diseñados para adaptarse a nuevas funciones, mayores cargas de usuarios o la ampliación a otras plataformas como Unity o iOS;
• Las actualizaciones periódicas de los proveedores de SDK garantizan la compatibilidad con las versiones y dispositivos Android en evolución;
• Garantiza que las aplicaciones sigan siendo competitivas y estén actualizadas sin necesidad de un nuevo desarrollo exhaustivo.

Personalización

• Los SDK ofrecen componentes modulares que los desarrolladores pueden adaptar a los requisitos específicos de cada proyecto;
• Las API abiertas y las opciones de configuración proporcionan flexibilidad para ajustar las funciones y el rendimiento;
• Reduce la dependencia de marcos rígidos, lo que permite un mayor control sobre el comportamiento de la aplicación y la experiencia del usuario.

La personalización y la interactividad están a la cabeza de las expectativas de los usuarios. Implementar la tecnología de seguimiento facial en Android es la clave para crear una experiencia de usuario envolvente. Una app de comercio electrónico basada en realidad aumentada, una plataforma de redes sociales con filtros creativos, una app para crear avatares para tubers... la elección es tuya.

Puede seguir el camino de la vieja escuela, reinventando la rueda, y entrar en un mercado saturado donde la gente ya no necesita su rueda. Mediante la integración de Banuba Face AR SDK, puede dar a la gente que necesita una rueda una bicicleta. Con modelos de IA listos para usar, optimización robusta entre dispositivos y capacidades de IA adaptativa, es el kit de herramientas definitivo para desarrolladores que entregan aplicaciones destacadas con un mínimo de complicaciones.

Comience una prueba gratuita de Banuba's Face AR SDK y salga al mercado con algo nuevo y original.