Android Face Tracking: Caratteristiche e casi d'uso

IN BREVE

• Caratteristiche indispensabili per un'app di tracciamento del volto per Android: rilevamento del volto, rilevamento dei punti di riferimento del volto Android, riconoscimento del volto in tempo reale, tracciamento di più volti, integrazioni AR e miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale;
• Settori come la bellezza, la moda, i giochi, VTube, l'assistenza sanitaria, le videoconferenze e i social media stanno trasformando le esperienze degli utenti con il rilevamento dei volti;
• L'SDK affronta problemi comuni come la compatibilità dei dispositivi, le condizioni di scarsa illuminazione e la stabilità del tracciamento con modelli AI adattivi, elaborazione robusta e ottimizzazione cross-device, assicurando alle app prestazioni impeccabili in qualsiasi ambiente;
• Facilità di integrazione, funzioni AR accattivanti, opportunità di monetizzazione e sicurezza per il futuro rendono gli SDK un must per gli sviluppatori.

Introduzione al Face Tracking di Android

Nonostante i suoi notevoli concorrenti, Android rimane la piattaforma più utilizzata nel mercato globale dei sistemi operativi mobili fino al 2024, con oltre il 70% degli utenti che la scelgono, secondo uno studio di Statista.

Contemporaneamente, si registra una crescita esplosiva della domanda di realtà aumentata (AR) mobile. Si prevede che entro il 2025 un utente mobile su 7 si dedicherà all'AR. Facendo dei semplici calcoli, ritengo che il mercato potenziale e il pubblico target degli utenti AR su Android sarà di oltre 470 milioni. Sembra interessante, non è vero? Per gli sviluppatori Android, questa è un'opportunità senza precedenti per integrare funzionalità avanzate come il face tracking nelle loro applicazioni Android.

La tecnologia di tracciamento dei volti è già diventata uno standard di settore nei settori dell'e-commerce, dei giochi, dell'istruzione, delle comunicazioni, della creazione di contenuti VTube e della bellezza digitale. Queste applicazioni offrono esperienze utente iper-personalizzate e interattive.

In questa guida scopriremo come aggiornare la vostra applicazione Android con la funzionalità di face-tracking utilizzando gli SDK avanzati per il face-tracking di Android.

Tecnologie chiave alla base del rilevamento dei volti in Android

Si potrebbe chiedere se Android non disponga di funzioni integrate di tracciamento e riconoscimento facciale per lo sblocco del telefono, ad esempio. Sì e no. Le soluzioni native sono rappresentate da Google ML Kit Face Detection API e CameraX API. Tuttavia, non sono nemmeno lontanamente paragonabili agli SDK di terze parti basati sull'intelligenza artificiale che è possibile integrare. Il rilevamento dei volti su Android funziona anche tramite l'API Face Detection di Google ML Kit o una soluzione di terze parti.

Rilevamento dei volti su Android: Elementi indispensabili

La funzione di face-tracking all'interno di un'app funziona come una pozione magica agli occhi dei consumatori, creando esperienze utente coinvolgenti e senza soluzione di continuità. Lo sviluppo di un software di face-tracking per Android richiede l'integrazione di diversi componenti chiave.

App di tracciamento dei volti per Android: Caratteristiche essenziali

• Rilevamento dei volti. L'algoritmo restringe il suo spazio di lavoro rilevando il volto in un'immagine o in un video utilizzando cascate di Haar o rilevatori basati sul deep learning. Costruisce un riquadro di delimitazione intorno al volto per semplificare la fase successiva.
• Rilevamento dei punti chiave del volto Android. I punti chiave predefiniti (occhi, naso, labbra, mascella, ecc.) funzionano come coordinate che l'algoritmo deve identificare. Localizza i punti di riferimento del volto all'interno del riquadro di delimitazione, formando le ancore per l'intervento di tecnologie più avanzate. I sistemi moderni si basano spesso su modelli di apprendimento automatico che sono stati addestrati su grandi insiemi di immagini facciali annotate, rendendo possibile il rilevamento dei punti di riferimento del volto in Android.
• Riconoscimento dei volti in tempo reale per Android. Questa funzione identifica le caratteristiche uniche del volto (embeddings), le confronta con i set di dati e applica istantaneamente le azioni necessarie. Il riconoscimento in tempo reale garantisce un'interazione perfetta con l'utente nelle applicazioni AR.
• Analisi delle caratteristiche facciali. Estende le capacità di tracciamento del volto dell'app interpretando attributi facciali come età, sesso o emozioni, sfruttando modelli AI pre-addestrati, CNN e reti neurali ricorrenti.
• Rilevamento di più volti. Il rilevamento di più volti contemporaneamente è fondamentale per le interazioni di gruppo, come i giochi collaborativi o gli effetti di social AR. Per questo motivo, il vostro software di face-tracking per Android richiede tecniche di elaborazione in parallelo.
• Miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale. Le reti neurali adattive e i modelli di intelligenza artificiale preaddestrati garantiscono il rilevamento dei volti in qualsiasi condizione, compresi gli ambienti con scarsa illuminazione, i movimenti rapidi del viso e le fotocamere a bassa risoluzione, e si adattano alle diverse tonalità della pelle e alle forme del viso.
• Ottimizzazione. Qualsiasi applicazione Android per la cattura dei volti deve ridurre le dimensioni delle reti neurali senza sacrificare la precisione e sfrutta le GPU o le unità di elaborazione neurale (NPU) per calcoli più veloci.
• Integrazione della realtà aumentata (AR). L'integrazione AR migliora il tracciamento dei volti sovrapponendo oggetti virtuali a volti reali. Ciò comporta la combinazione dei dati di tracciamento dei volti con i motori di rendering 3D.

Costruire da zero un'applicazione di face-tracking per Android richiede un tempo significativo (4-7 mesi), un budget (per poter disporre di strumenti di sviluppo avanzati e di test su tutti i dispositivi) e competenze nell'apprendimento automatico, nella visione computerizzata e nello sviluppo di Android, sfide che possono essere risolte sfruttando unun SDK avanzato di face-tracking per Android avanzato di face-tracking per Android.

Differenza tra APK e SDK

Un APK è il file binario compilato, firmato e confezionato di un'applicazione Android, pronto per l'installazione. Contiene il bytecode eseguibile dell'applicazione, le risorse (ad esempio, layout, immagini e stringhe) e un file manifest che definisce le autorizzazioni e le configurazioni. In termini più semplici, un APK è il prodotto finale e distribuibile che gli utenti scaricano ed eseguono sui loro dispositivi.

Un SDK (Software Development Kit), invece, è un kit di strumenti completo per gli sviluppatori. Fornisce strumenti, librerie per il riconoscimento e il tracciamento dei volti e documentazione per l'implementazione di funzionalità specifiche all'interno di un'applicazione Android, come il tracciamento e l'acquisizione dei volti da parte della fotocamera Android. Ad esempio, un SDK per il rilevamento dei volti potrebbe includere:

• Librerie precompilate (.so): Binari efficienti per la gestione delle operazioni di face tracking.
• Wrapper Java/Kotlin: Collegamento del codice nativo C/C++ con gli ambienti Android.
• Codice di esempio e documentazione: Guide ed esempi rapidi per facilitare l'integrazione.
• Gestione delle dipendenze: Supporto Gradle/Maven per una configurazione semplificata.

Mentre un APK è il prodotto finale consegnato agli utenti, un SDK fornisce agli sviluppatori componenti modulari per accelerare lo sviluppo di funzionalità e garantire prestazioni ottimizzate. Considerate un APK come il risultato e l'SDK come l'insieme degli strumenti e delle istruzioni utilizzati per costruirlo.

7 casi d'uso del rilevamento dei volti in Android

La tecnologia di tracciamento dei volti sta trasformando diversi settori.

1. Industria della bellezza: Si prevede che l'AR e la VR nei settori della cosmesi e della cura della pelle cresceranno a un tasso CAGR del 25,5% fino al 2027. I campi di applicazione più diffusi per le app di face-tracking includono le prove virtuali di trucco e cura della pelle, le anteprime della manicure, gli specchi intelligenti, gli analizzatori della pelle, le raccomandazioni virtuali di trucco basate sull'intelligenza artificiale e i tester digitali. Tra i principali operatori del mercato figurano L'Oreal, Fenty Beauty, Charlotte Tilbury e MAC Cosmetics. TINT è stato uno dei pionieri nell'introdurre la funzione di prova virtuale per la cura della pelle, che analizza la pelle, l'età e le caratteristiche personali del viso dell'utente per prevedere l'impatto di determinati prodotti per la cura della pelle.
2. Prova virtuale di moda e accessori: l'introduzione della prova virtuale nel settore della moda era inevitabile. Tutte le fantasie dei film prendono vita e ora possiamo provare scarpe da ginnastica, cappelli, occhiali, gioielli, orologi e altro ancora. Tutto diventa possibile con l' AR try-on. Marchi come Warby Parker e Gucci offrono già ai loro clienti camerini virtuali.
3. Creazione di contenuti per VTube: I creatori di contenuti digitali su questa piattaforma (vtubers) utilizzano applicazioni di face-tracking per animare avatar virtuali. Questa tecnologia rende i personaggi virtuali più espressivi e più relazionabili. Si tenga presente che i vtubers possono fare vtube solo se il loro Android supporta Google ARCore, che offre il tracciamento dei volti.
4. Salute: Il tracciamento del volto aiuta ad analizzare le espressioni facciali per rilevare segni di stress, stanchezza o altri indicatori di salute durante i consulti di teleassistenza. È anche ampiamente utilizzato nei settori della chirurgia dentale e plastica, per dimostrare i risultati attesi e rendere meno stressanti le esperienze dei pazienti.
5. Giochi e intrattenimento: I videogiochi e le applicazioni AR integrano il tracciamento del volto per creare personaggi dinamici che imitano i movimenti facciali dei giocatori, migliorando l'immersione e il coinvolgimento. Anche le applicazioni per cabine fotografiche interattive AR sono diventate vere e proprie star di feste e celebrazioni.
6. Videoconferenze: Le tecnologie AR e di face-tracking creano esperienze di comunicazione più coinvolgenti ed efficienti. Funzioni come i filtri AR consentono agli utenti di migliorare il proprio aspetto o di aggiungere elementi divertenti durante le chiamate casuali. Per quanto riguarda l'accessibilità, il face tracking supporta le didascalie e la traduzione in tempo reale, garantendo l'inclusività per tutti i partecipanti. Gli avatar basati sull'AR offrono anche un'alternativa creativa per coloro che preferiscono non apparire davanti alla telecamera.
7. Piattaforme di social media: Queste applicazioni sfruttano l'AR e il rilevamento dei volti per aumentare la creatività e il coinvolgimento. Tra le funzioni più diffuse vi sono i filtri AR che sovrappongono effetti divertenti o trucco virtuale ai selfie e le prove virtuali che marchi e rivenditori utilizzano come ulteriore canale di comunicazione.

Indipendentemente dal settore, gli SDK consentono agli sviluppatori di implementare questi casi d'uso, trasformando qualsiasi fotocamera Android in un professionista del face-tracking.

Come implementare l'SDK per il rilevamento dei volti di Android

Non è necessario sbloccare o rubare il codice sorgente del riconoscimento facciale per integrare la funzione nella propria applicazione Android. Con l'SDK Face AR di Banuba, si ha a disposizione una prova gratuita di 14 giorni per esplorare le sue caratteristiche e adattarle alle esigenze della propria applicazione.

Passo 1

Compilate il modulo sottostante per ottenere un token di prova gratuito e l'archivio dell'SDK.

Passo 2

Una volta ricevuto il token, studiate il tutorial dettagliato con i link alla libreria di riconoscimento facciale di Banuba per Android su GitHub, contenente tutti gli esempi di effetti foto e video che potete testare ed esplorare, comprese le funzioni di abbellimento, la creazione di avatar, l'elaborazione di video, ecc.

Passo 3

Ecco fatto: siete fantastici. Godetevi i 14 giorni di prova gratuita e non esitate a contattare il team di Banuba per ricevere assistenza. Inoltre, esiste anche una comunità in cui è possibile interagire con i colleghi per discutere di eventuali sfide e condividere esperienze.

Sfide e soluzioni per il tracciamento dei volti in Android

Affrontare le sfide durante la realizzazione di un'app di cattura del volto su Android è inevitabile. Approfondiamole e vediamo come gestirle.

Compatibilità dei dispositivi

Sfida

Android opera in un ecosistema altamente frammentato, che comprende migliaia di dispositivi con diverse capacità hardware, dimensioni dello schermo e specifiche della fotocamera. Garantire prestazioni coerenti tra tutti i modelli può essere un'impresa ardua.

La soluzione

• Utilizzare un SDK con algoritmi adattativi precostituiti progettati per scalare tra i vari livelli di dispositivi;
• Utilizzare framework di test automatizzati per simulare l'utilizzo su più dispositivi, densità dello schermo e versioni di Android;
• strutturare il codice in modo da consentire ottimizzazioni specifiche per i dispositivi, ad esempio sfruttando l'accelerazione hardware sui dispositivi con unità di elaborazione neurale (NPU) o GPU.

Condizioni di illuminazione

Sfida

L'accuratezza del rilevamento e dell'acquisizione dei volti diminuisce in condizioni di scarsa illuminazione, abbagliamento o ombra. Questi fattori introducono rumore che può distorcere il rilevamento dei punti di riferimento e la stabilità del tracciamento.

Soluzione

• Integrare modelli di apprendimento automatico addestrati a gestire variazioni di luminosità, contrasto e saturazione del colore;
• Migliorare l'input grezzo applicando il denoising, la regolazione della luminosità e l'equalizzazione dell'istogramma prima di inviarlo all'algoritmo di tracciamento;
• Utilizzare API della fotocamera in grado di catturare fotogrammi in condizioni di scarsa illuminazione (ad esempio, API Camera2 con controlli ISO estesi).

Stabilità del tracciamento

Sfida

Movimenti rapidi del viso, occlusioni parziali (ad esempio, maschere o mani alzate) e accessori facciali possono interrompere il tracciamento accurato. I problemi di stabilità spesso portano a un'esperienza negativa per l'utente, soprattutto nelle applicazioni di prova o di gioco.

Soluzioni

• Utilizzare algoritmi predittivi per interpolare i punti di riferimento mancanti durante i movimenti rapidi o le occlusioni;
• Implementare una corrispondenza basata sulle caratteristiche per garantire la stabilità, anche quando parti del viso sono temporaneamente oscurate;
• Progettare algoritmi che riavviano il tracciamento in modo adattivo quando si verificano deviazioni significative.

Come un SDK Android per il tracciamento dei volti risolve queste sfide

Maglie del volto in Face AR SDK

Esaminiamo la questione utilizzando come esempio il Face AR SDK di Banuba. È stato progettato per affrontare queste sfide, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni che eccellono in qualsiasi ambiente:

• Ottimizzazione cross-dispositivo: L'SDK garantisce prestazioni stabili su dispositivi che vanno dai modelli di punta alle opzioni economiche. Inoltre, offre un supporto multipiattaforma se avete intenzione di far crescere il vostro business. Può essere integrato in Android, Unity, web, Windows e iOS.
• Modelli AI adattivi: Questi modelli si adattano dinamicamente alle diverse condizioni di illuminazione, mantenendo un'elevata precisione anche in ambienti poco luminosi o troppo luminosi. Anche le fotocamere di fascia bassa non rappresentano una sfida. Questo SDK Android per il face-tracking sfrutta la tecnologia brevettata di face-tracking che vanta 3.308 vertici. Offre un rilevamento stabile anche in ambienti scarsamente illuminati, con accessori facciali e fino a 7 metri dalla telecamera.
• Elaborazione robusta: Gestisce con precisione il tracciamento in tempo reale, garantendo prestazioni fluide nonostante i movimenti rapidi o le ostruzioni parziali. Inoltre, questo kit di sviluppo software funziona anche offline.

Vantaggi dell'SDK di tracciamento dei volti per gli sviluppatori Android

L'SDK di Android per il tracciamento dei volti non risolve solo i problemi, ma apre un tesoro di opportunità per gli sviluppatori. Esploriamo i principali vantaggi:

Facilità di integrazione

• Gli SDK eliminano la necessità di costruire da zero complessi algoritmi di face-tracking, fornendo librerie e API precostituite;
• Gli sviluppatori possono integrare rapidamente funzionalità come l'acquisizione del volto in Android e la sovrapposizione AR grazie a una documentazione completa, progetti di esempio e guide GitHub;
• Riduce il tempo di onboarding per i nuovi membri del team;
• Riduce al minimo i bug durante l'implementazione grazie a moduli testati;
• Assicura cicli di sviluppo più rapidi, aiutando a rispettare le scadenze più strette.

Maggiore coinvolgimento dell'utente

• Funzioni avanzate come filtri in tempo reale, prove virtuali e avatar animati creano esperienze interattive che catturano gli utenti;
• Gli effetti AR personalizzabili e le animazioni facciali in tempo reale offrono alti livelli di personalizzazione, che favoriscono la fidelizzazione e la soddisfazione degli utenti;
• Espande le possibilità creative, consentendo alle app di distinguersi nei mercati competitivi;
• Aumenta le valutazioni delle app e le metriche di fidelizzazione degli utenti;
• incoraggia la crescita organica attraverso contenuti condivisibili e coinvolgenti.

Opportunità di monetizzazione

• Le funzionalità di alta qualità abilitate dall'SDK, come gli acquisti in-app per i filtri AR o i livelli di abbonamento premium, consentono agli sviluppatori di diversificare i flussi di entrate;
• Le funzionalità migliorate dell'app attirano un maggior numero di download e aumentano la visibilità dell'app store;
• Potenzialità di aumento del ROI con costi di sviluppo iniziali minimi;
• Fornisce strumenti per l'integrazione di funzionalità che generano profitti senza modificare l'architettura esistente.

Scalabilità e sicurezza per il futuro

• Gli SDK sono costruiti per essere scalabili, per accogliere funzionalità aggiuntive, per aumentare il carico di utenti o per espandersi ad altre piattaforme come Unity o iOS;
• Gli aggiornamenti regolari dei fornitori di SDK garantiscono la compatibilità con le versioni e i dispositivi Android in evoluzione;
• Garantiscono che le applicazioni rimangano competitive e aggiornate senza richiedere un'ampia rielaborazione.

Personalizzabilità

• Gli SDK offrono componenti modulari che gli sviluppatori possono adattare ai requisiti specifici del progetto;
• Le API aperte e le opzioni di configurazione offrono flessibilità per la messa a punto di funzionalità e prestazioni;
• Riducono la dipendenza da framework rigidi, consentendo un maggiore controllo sul comportamento dell'applicazione e sull'esperienza dell'utente.

La personalizzazione e l'interattività sono in cima alle aspettative degli utenti. L'implementazione della tecnologia di face-tracking per Android è la chiave per creare un'esperienza utente coinvolgente. Un'app di e-commerce basata sulla realtà aumentata, una piattaforma di social media con filtri creativi, un'app per la creazione di avatar per i tubers: la scelta è vostra.

Potete seguire la strada della vecchia scuola, reinventando la ruota, ed entrare in un mercato sovraffollato dove le persone non hanno più bisogno della vostra ruota. Integrando il Face AR SDK di Banuba, potete dare una bicicletta a chi ha bisogno di una ruota. Grazie ai modelli di intelligenza artificiale già pronti, alla robusta ottimizzazione cross-device e alle capacità di intelligenza artificiale adattiva, è il kit di strumenti definitivo per gli sviluppatori che realizzano app di grande impatto con il minimo sforzo.

Avviate una prova gratuita del Face AR SDK di Banuba e lanciatevi sul mercato con qualcosa di nuovo e originale.