Загрузите фото и узнайте точную эмоцию вашего лица — полный детальный расчет вероятностей по 7 базовым эмоциям онлайн и бесплатно.
Для лучшей оценки: смотрите в камеру при хорошем освещении с естественным выражением лица.
или перетащите файл · JPG, PNG, WebP
Три шага от цифрового снимка до классификации мимики.
Анализ положения уголков губ, глаз и изгиба бровей.
Сопоставление мышечных сокращений по системе Пола Экмана.
Точный расчет соотношения всех 7 универсальных эмоций.
Микровыражения лица передают сигналы быстрее любых слов.
Подберите аватарку, вызывающую максимальное доверие.
Проверьте, насколько точно вам удается передать нужный посыл.
Никаких серверов — все вычисления в вашем браузере.
Излучает позитив, теплоту и дружелюбие.
Отражает задумчивость, меланхолию или грусть во взгляде.
Решительность, напряжение или собранность в чертах лица.
Широкий взгляд, отражающий изумление или открытие.
Осторожность или настороженность в мимике.
Тонкие признаки несогласия или отторжения.
Спокойствие, невозмутимость и расслабленность мышц.
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.
Все об автоматическом распознавании эмоций по лицу.
