# Gesichter in Bildern erkennen

Robot: `/image/facedetect`

🤖/image/facedetect erkennt Gesichter in Bildern und kann entweder deren Koordinaten oder die Gesichter selbst als neue Bilder zurückgeben.

Sie können einen Rand um die extrahierten Gesichter festlegen und die Ausgabe so an Ihre Anforderungen anpassen.

Dieser <dfn>Robot</dfn> lässt sich gut mit [🤖/image/resize](/de/docs/robots/image-resize.md) kombinieren, um Ihrer Website oder App die volle Leistung skalierter und optimierter Bilder bereitzustellen.

<div class="alert alert-note"><p><strong>So verbessern Sie die Genauigkeit:</strong></p>
<ul>
<li>Stellen Sie sicher, dass Ihre Bilder korrekt ausgerichtet sind. Dieser <dfn>Robot</dfn> erzielt die beste Leistung, wenn die Gesichter im Bild aufrecht ausgerichtet und nicht gedreht sind.</li>
<li>Wenn der <dfn>Robot</dfn> andere Objekte als Gesichter erkennt, können Sie <code>"faces": "max-confidence"</code> im <dfn>Template</dfn> verwenden, um nur die Erkennung mit der höchsten Konfidenz auszuwählen.</li>
<li>Die Anzahl der zurückgegebenen Erkennungen lässt sich auch mit dem Parameter <code>min_confidence</code> steuern. Ein höherer Wert liefert weniger Ergebnisse, die jeweils eine höhere Konfidenz aufweisen. Ein niedrigerer Wert liefert hingegen mehr Ergebnisse, kann jedoch auch andere Objekte als Gesichter einschließen.</li>
</ul></div>

Phase: ga

## Anwendungsbeispiel

Alle Gesichter in hochgeladenen Bildern erkennen, zuschneiden und als separate Bilder speichern:

```json
{
  "steps": {
    "faces_detected": {
      "robot": "/image/facedetect",
      "use": ":original",
      "crop": true,
      "faces": "each",
      "crop_padding": "10px"
    }
  }
}
```

## Parameter

* `interpolate`: Steuert, ob einzelne Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables interpolieren.

  Standardmäßig interpolieren die meisten Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables. Mit dem Wert `false` behandeln Sie alle Anweisungsfelder als Literaltext. Wenn Sie stattdessen einen einzelnen Feldpfad auf `false` setzen, wird nur dieses Feld als Literaltext behandelt. Bei Feldern eines bestimmten Robots, die standardmäßig als Literaltext behandelt werden, aktivieren Sie die Interpolation wieder, indem Sie hierfür `true` festlegen oder für den jeweiligen Feldpfad den Wert `true` verwenden.

  Verwenden Sie Feldnamen wie `path` oder für verschachtelte Objekte Punktpfade wie `ffmpeg.vf` als Pfadangabe.

* `output_meta`: Damit können Sie eine Reihe von Metadaten festlegen, deren Berechnung mehr CPU-Ressourcen beansprucht. Sie sind daher standardmäßig deaktiviert, damit Ihre Assemblies schnell verarbeitet werden.

  Für Bilder können Sie diesem Objekt den Eintrag `"has_transparency": true` hinzufügen, um zu ermitteln, ob das Bild transparente Bereiche enthält. Mit dem Eintrag `"dominant_colors": true` können Sie außerdem ein Array mit hexadezimalen Farbcodes aus dem Bild extrahieren.

  Für Bilder können Sie auch den Eintrag `"blurhash": true` hinzufügen, um einen [BlurHash](https://blurha.sh) zu extrahieren – eine kompakte Darstellung eines Platzhalters für das Bild, mit der Sie eine unscharfe Vorschau anzeigen können, während das vollständige Bild geladen wird.

  Für Videos können Sie den Parameter `"colorspace": true` hinzufügen, um den Farbraum des Ausgabevideos zu extrahieren.

  Für Videos können Sie außerdem den Eintrag `"interlaced": true` hinzufügen, um zu erkennen, ob das Video im Zeilensprungverfahren vorliegt. Dazu wird die ressourcenschonende ffprobe-Option `field_order` mit einem begrenzten Stichprobendurchlauf mithilfe von `idet` über die ersten Frames der Quelle kombiniert. Die Ergebnisse `interlaced` und `field_order` sowie das Diagnoseobjekt `interlace_detection` werden dabei unter `file.meta` ausgegeben. Dies ist rechenintensiv und wird entsprechend abgerechnet.

  Für Audio können Sie den Eintrag `"mean_volume": true` hinzufügen, um einen einzelnen Wert für die durchschnittliche Lautstärke der Audiodatei zu erhalten.

  Sie können diesen Parameter auch auf `false` setzen, um die Metadatenextraktion zu überspringen und das Transcoding zu beschleunigen.

* `result`: Ob die Ergebnisse dieses Steps im Assembly Status JSON enthalten sein sollen

* `queue`: Wenn Sie die Queue auf „batch“ setzen, wird die Priorität der Jobs für diesen Step manuell herabgestuft. So vermeiden Sie, Priority Job Slots für Jobs zu belegen, die keine Wartezeit von null in der Queue benötigen.

* `force_accept`: Erzwingt, dass ein Robot einen Dateityp akzeptiert, den er sonst ignorieren würde.

  Standardmäßig ignorieren Robots Dateien, deren Typ sie nicht kennen.
  [🤖/video/encode](/de/docs/robots/video-encode.md) ignoriert beispielsweise problemlos Eingabebilder.

  Wenn Sie den Parameter `force_accept` auf `true` setzen, können Sie erzwingen, dass Robots alle übergebenen Dateien akzeptieren.
  Dies führt in der Regel zu Fehlern und sollte nur zur Fehlersuche oder zur Behandlung von Grenzfällen verwendet werden.

* `ignore_errors`: Fehler in bestimmten Verarbeitungsphasen ignorieren.

  Wenn Sie hierfür `["meta"]` festlegen, ignoriert der Robot Fehler bei der Metadatenextraktion.

  Wenn Sie hierfür `["execute"]` festlegen, ignoriert der Robot Fehler während der Hauptausführungsphase.

  Wenn Sie hierfür `true` festlegen, entspricht dies `["meta", "execute"]` und Fehler in beiden Phasen werden ignoriert.

* `use`: Gibt an, welche Steps als Eingabe verwendet werden sollen.

  * Sie können beliebige Namen für Steps wählen, außer `":original"` (reserviert für von Transloadit verarbeitete Benutzer-Uploads)
  * Sie können mehrere Steps mithilfe von Arrays als Eingabe angeben:
    ```json
    {
      "use": [
        ":original",
        "encoded",
        "resized"
      ]
    }
    ```
  * Sie können Eingabe-Steps außerdem mit `as` kennzeichnen, um Robots die semantische Funktion zu übermitteln:
    ```json
    {
      "use": [
        {
          "name": ":original",
          "as": "image"
        },
        {
          "name": ":original",
          "as": "mask"
        }
      ]
    }
    ```

  > [!Tip]
  > Das ist wahrscheinlich alles, was Sie über `use` wissen müssen. Sie können sich jedoch auch die [erweiterten Anwendungsfälle](/de/docs/topics/use-parameter.md) ansehen.

* `provider`: Wählt anhand Ihrer Anfrage den besten Anbieter aus.

  Setzen Sie diesen Parameter auf `"aws"` oder `"gcp"`, um einen bestimmten Anbieter zu erzwingen.

* `crop`: Legt fest, ob die erkannten Gesichter extrahiert werden sollen. Wenn diese Option auf `false` gesetzt ist, gibt der <dfn>Robot</dfn> das Eingabebild erneut zurück, fügt jedoch die Koordinaten aller erkannten Gesichter unter `file.meta.faces` im Ergebnis-JSON hinzu. Wenn dieser Parameter auf `true` gesetzt ist, gibt der <dfn>Robot</dfn> alle erkannten Gesichter als Bilder aus.

* `crop_padding`: Gibt an, wie viel Rand zu den extrahierten Gesichtsbildern hinzugefügt wird, wenn `crop` auf `true` gesetzt ist. Werte können in `px` (Pixel) oder `%` (Prozentsatz der Breite und Höhe des jeweiligen Gesichtsbilds) angegeben werden.

* `format`: Legt das Ausgabeformat der extrahierten Gesichtsbilder fest, wenn `crop` auf `true` gesetzt ist.

  Der Standardwert `"preserve"` bedeutet, dass das Format des Eingabebilds wiederverwendet wird.

* `min_confidence`: Gibt die Mindestkonfidenz an, die ein erkanntes Gesicht aufweisen muss. Nur Gesichter mit einem Konfidenzwert über diesem Schwellenwert werden in das Ergebnis aufgenommen.

* `faces`: Legt fest, welche der erkannten Gesichter zurückgegeben werden sollen. Gültige Werte sind:

  * `"each"` — jedes Gesicht wird einzeln zurückgegeben.
  * `"max-confidence"` — nur das Gesicht mit dem höchsten Konfidenzwert wird zurückgegeben.
  * `"max-size"` — nur das Gesicht mit der größten Fläche wird zurückgegeben.
  * `"group"` — alle erkannten Gesichter werden in einem Rechteck zusammengefasst, das sämtliche Gesichter enthält.
  * eine beliebige Ganzzahl — die Gesichter werden nach ihrer oberen linken Ecke sortiert, und die Ganzzahl bestimmt den Index des zurückgegebenen Gesichts. Beachten Sie, dass die Werte nullbasiert sind. Das bedeutet, dass `faces: 0` das erste Gesicht zurückgibt. Ist für einen angegebenen Index kein Gesicht vorhanden, wird keine Ausgabe erzeugt.

  Für die folgenden Beispiele wird dieses Eingabebild verwendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-unsplash.jpg)

  <br>

  `faces: "each"` angewendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-0.jpg)
  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-1.jpg)

  <br>

  `faces: "max-confidence"` angewendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-1.jpg)

  <br>

  `faces: "max-size"` angewendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-1.jpg)

  <br>

  `faces: "group"` angewendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-group.jpg)

  <br>

  `faces: 0` angewendet:

  ![](/assets/images/abbas-malek-hosseini-22NnY93qaOk-face-0.jpg)