Téléversez une photo et découvrez avec précision l'émotion exprimée par votre visage — répartition complète sur les 7 émotions, 100% gratuit.
Pour une meilleure détection : visage de face, bon éclairage, expression spontanée.
ou glissez-déposez · JPG, PNG, WebP
Trois étapes scientifiques de reconnaissance émotionnelle.
Mesure des coordonnées clés autour des yeux et des lèvres.
Calcul des unités d'action musculaire selon les travaux du Dr. Paul Ekman.
Attribution d'un pourcentage pour chacune des 7 émotions fondamentales.
Les micro-expressions révèlent des impressions immédiates.
Sélectionnez le cliché qui inspire confiance et empathie.
Mesurez la force de vos expressions.
Traitement 100% dans votre navigateur via WebAssembly.
Rayonne de joie, de bienveillance et d'énergie positive.
Traduit la nostalgie, la réflexion ou la mélancolie.
Expression d'autorité, de tension ou de détermination.
Étonnement et curiosité marqués par le regard.
Vigilance ou appréhension dans les traits.
Rejet ou désapprobation subtile.
Sérénité, calme et relâchement musculaire naturel.
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.
Tout sur la détection des émotions faciales par IA.
