# Gesichtserkennung (Galerie) Erstellt eine gelabelte Galerie und erkennt Gesichter im Zielbild > Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/ai-face-recognition - **Kategorie:** AI Tools - **Schlagwörter:** face, recognition, gallery, descriptor ## Überblick Dieses Tool erstellt eine Galerie mit gelabelten Bildern und erkennt Gesichter in einem Zielbild. Es ermöglicht die automatische Identifizierung von Personen basierend auf hochgeladenen Referenzbildern. ## Eingaben - **Galerie-Bilder (1-50)** (file): Upload gallery faces - **Galerie-Labels (kommagetrennt)** (text): Alice,Bob,Carol - **Zielbild** (file): Zielbild hochladen - **Match-Schwelle** (number): 0.6 - **Minimale Konfidenz (0-1)** (number): 0.5 ## Wann verwenden - Wenn Sie Personen in Bildern anhand einer vordefinierten Galerie identifizieren müssen. - Zur Überprüfung von Identitäten in Sicherheitsanwendungen oder Zugangssystemen. - Um Fotos automatisch mit erkannten Personen zu taggen oder zu organisieren. ## Funktionsweise - Laden Sie bis zu 50 Bilder für die Galerie hoch und geben Sie optional kommagetrennte Labels an. - Laden Sie das Zielbild hoch, in dem Gesichter erkannt werden sollen. - Passen Sie die Match-Schwelle und minimale Konfidenz an, um die Erkennungsgenauigkeit zu steuern. - Das Tool analysiert die Bilder und gibt eine JSON-Ausgabe mit erkannten Gesichtern und zugehörigen Labels zurück. ## Anwendungsfälle - Sicherheitsüberwachung: Erkennen von bekannten Personen in Überwachungsaufnahmen. - Foto-Verwaltung: Automatisches Taggen von Personen in digitalen Fotobibliotheken. - Zugangskontrolle: Verifizierung von Identitäten anhand von Gesichtserkennung an Eingängen. ## Häufig gestellte Fragen ### Wie viele Bilder kann ich in die Galerie hochladen? Sie können zwischen 1 und 50 Bilder in die Galerie hochladen. ### Was passiert, wenn keine Labels für die Galerie angegeben werden? Ohne Labels werden Gesichter erkannt, aber nicht mit Namen oder Bezeichnungen versehen. ### Wie beeinflusst die Match-Schwelle die Erkennung? Eine niedrigere Schwelle (z.B. 0.6) führt zu mehr Matches, kann aber Falschpositive erhöhen; eine höhere Schwelle ist strenger. ### Welche Dateiformate werden für Bilder unterstützt? Das Tool unterstützt gängige Bildformate wie JPEG und PNG, basierend auf den angegebenen Dateitypen. ### Kann ich das Tool für Video-Streams verwenden? Nein, dieses Tool ist für die Verarbeitung von statischen Bildern konzipiert, nicht für Echtzeit-Video. ## Ähnliche Tools - [AI Gesichter ausrichten & zuschneiden](https://elysiatools.com/de/tools/ai-face-align-crop): Erkennt, richtet aus und schneidet Gesichter als einzelne Bilder (ZIP bei mehreren) - [KI Foto-Retusche](https://elysiatools.com/de/tools/ai-image-style-sharp-optimizer): Verwendet ein visuelles KI-Modell, um das Bild zu erkennen und automatisch zu retuschieren - [KI Bild zu Markdown](https://elysiatools.com/de/tools/ai-image-to-markdown): Text aus Bildern extrahieren und mit KI-Visionmodellen in Markdown-Format umwandeln - [NSFW Bild-Inhaltsdetektor](https://elysiatools.com/de/tools/nsfw-image-detector): KI-gestützter Bild-Inhaltssicherheitsdetektor mit NSFWJS und Fallback-Analyse, unterstützende GIF/Animated WebP/APNG und JPEG/PNG/WEBP. - [PNG-Tabellen-Screenshot zu Excel](https://elysiatools.com/de/tools/png-table-screenshot-to-excel): Verwendet MiniMax M3, um eine Tabelle aus einem PNG-Screenshot zu erkennen und als Excel-Datei zu exportieren - [Beleg & Quittung OCR-Erkennung](https://elysiatools.com/de/tools/ai-image-to-receipt-json): Extrahieren Sie wichtige Informationen aus Beleg-/Quittungsbildern und konvertieren Sie sie in ein benutzerdefiniertes JSON-Format mit KI-Visionmodellen - [Bild-Farb-Wähler](https://elysiatools.com/de/tools/image-color-picker): Wählen Sie Farben aus Bildern durch Angabe von Koordinaten. Erhalten Sie Farbwerte in den Formaten HEX, RGB, HSL, HSV und CMYK. - [KI-Bildverbesserung](https://elysiatools.com/de/tools/ai-image-enhance): Intelligente Analyse und Verbesserung der Bildqualität mit KI-Visionmodellen ## Beispiele - [Web Python Bildverarbeitung Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/web-image-processing-python): Web Python Bildverarbeitungsbeispiele mit PIL/Pillow einschließlich Lesen, Speichern, Skalieren und Formatkonvertierung - [Hugging Face Deployment Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/huggingface-deploy): Hugging Face Model Deployment Beispiele einschließlich Transformers, Diffusers und Gradio Anwendungen mit Docker und Cloud Deployment - [Hugging Face JavaScript-Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/huggingface-js): Hugging Face JavaScript/TypeScript-Beispiele mit Transformers.js für NLP-, Computer-Vision- und multimodale Aufgaben in Browser und Node.js - [Android Java Bildverarbeitungsbeispiele](https://elysiatools.com/de/samples/android-image-processing-java): Android Java Bildverarbeitungsbeispiele einschließlich Lesen/Schreiben, Skalierung und Formatkonvertierung ## Verwandte Inhalte - [KI-Gesichtsanalyse: Workflows für Detektion, Vergleich und Wiedererkennung](https://elysiatools.com/de/hubs/ai-face-detection-recognition-workflows): Trennen Sie Gesichtserkennung im Sinn von Detektion und Ausrichtung von Deskriptorvergleich, Galerie-Wiedererkennung sowie der Schätzung von Ausdruck, Alter und Geschlecht; mit klaren Grenzen für Datenschutz und Fehler.