Laden Sie ein Foto hoch und erfahren Sie präzise, welche Emotion Ihr Gesicht ausdrückt — detaillierte Aufschlüsselung über alle 7 Emotionen, komplett kostenlos.
Für beste Ergebnisse: frontal in die Kamera schauen, gute Beleuchtung, natürlicher Gesichtsausdruck.
oder per Drag & Drop · JPG, PNG, WebP
In drei Schritten von Pixeln zu psychologischen Affektwerten.
Erkennung von 68 Landmarken an Augenbrauen, Lidern und Lippen.
Abgleich mit dem Facial Action Coding System von Dr. Paul Ekman.
Berechnung des exakten Anteils aller 7 Universalemotionen.
Mikroausdrücke wirken unterbewusst oft stärker als gesprochene Worte.
Finden Sie heraus, welches Foto die sympathischste Wirkung erzielt.
Ideal für Schauspiel-, Präsentations- und Kommunikationstraining.
Reine Browserberechnung via WebAssembly ohne Cloud-Upload.
Strahlt Freude, Herzlichkeit und Positivität aus.
Zeugt von Nachdenklichkeit, Wehmut oder Melancholie.
Ausdruck von Entschlossenheit, Intensität oder Anspannung.
Erstaunen und wache Aufmerksamkeit in den Gesichtszügen.
Anspannung oder Vorsicht in der Mimik.
Zeichen von Ablehnung oder Missfallen.
Gelassenheit, Sachlichkeit und entspannte Gesichtsmuskulatur.
Human facial expressions are produced by coordinated contractions of subcutaneous muscles around the eyebrows, eyelids, nose bridge, cheeks, and lips — documented in psychology as the Facial Action Coding System (FACS). Our AI Emotion Detector runs a two-stage neural pipeline inside your browser using face-api.js (TensorFlow.js with WebGL/WebAssembly): first, SSD MobileNet v1 locates the face and maps 68 facial landmarks to align the eyes and mouth horizontally; second, a depthwise separable convolutional expression network evaluates muscle tension patterns across the aligned face crop.
Rather than outputting a single rigid label, the model computes a softmax probability distribution across all 7 universal emotions: Happy (cheek raiser + lip corner puller), Sad (inner brow raiser + lip corner depressor), Angry (brow lowerer + lid tightener), Surprised (outer brow raiser + jaw drop), Fearful (brow raiser + upper lid raiser + lip stretcher), Disgusted (nose wrinkler + upper lip raiser), and Neutral (relaxed baseline musculature). This lets you inspect both your dominant expression and subtle secondary undertones in any portrait.
Computer vision reads outward facial muscle geometry in a single still frame, not a person's internal emotional state or psychological mood. Resting facial structure, cultural expression norms, camera angle, and lighting contrast can cause a relaxed face to register mild Sad or Angry undertones. All results are provided strictly for informational entertainment, photography feedback, and self-discovery — not psychological or clinical assessment.
Every expression scan runs locally on your device using WebAssembly and WebGL. Verify it yourself: open your browser DevTools (F12), open the Network tab, upload a photo, and see that no image request is ever sent to any server.
Wissenswertes zur KI-Emotionserkennung.
