Категории

← View All Tools

Распознавание эмоций AI

Классифицирует выражения лица (нейтральное/счастлив/грустен/зол/испуган/отвращение/удивлен)

Click to upload file or drag and drop file here

Maximum file size: 30MB Supported formats: image/*

Ключевые факты

Категория
AI Tools
Типы входных данных
file, number
Тип результата
json
Покрытие примерами
4
API доступен
Yes

Обзор

Инструмент «Распознавание эмоций AI» позволяет мгновенно анализировать фотографии и определять эмоциональное состояние людей, классифицируя выражения лица по семи основным категориям: нейтральное, счастье, грусть, гнев, страх, отвращение и удивление.

Когда использовать

  • •Для анализа реакции аудитории на рекламные материалы или контент.
  • •Для обработки больших архивов фотографий с целью категоризации снимков по настроению.
  • •Для тестирования пользовательского опыта (UX) при оценке эмоционального отклика на дизайн-макеты.

Как это работает

  • •Загрузите изображение в формате JPG или PNG через форму выбора файла.
  • •При необходимости настройте порог уверенности (от 0.05 до 0.99) и ограничьте количество распознаваемых лиц на снимке.
  • •Нажмите кнопку обработки, чтобы получить JSON-ответ с классификацией эмоций для каждого обнаруженного лица.

Сценарии использования

Маркетинговые исследования: оценка эмоциональной вовлеченности фокус-групп.
Фотоархивирование: автоматическая сортировка семейных альбомов по настроению.
Анализ контента: проверка соответствия выражения лиц персонажей контексту изображения.

Примеры

1. Анализ реакции на рекламный баннер

Маркетолог
Контекст
Команда проводит A/B тестирование рекламного креатива и хочет понять, вызывает ли он у аудитории ожидаемую радость или удивление.
Проблема
Необходимо объективно оценить эмоциональный отклик людей на фото с презентации продукта.
Как использовать
Загрузить фото участников фокус-группы и установить порог уверенности 0.7 для получения наиболее точных данных.
Результат
Получен JSON-отчет, подтверждающий, что большинство участников выразили эмоцию «счастье» при просмотре баннера.

2. Сортировка фотоархива

Контекст
Пользователь хочет быстро найти лучшие кадры с праздника, где все гости выглядят счастливыми.
Проблема
Вручную просматривать тысячи фотографий слишком долго.
Как использовать
Загружать фотографии по очереди и фильтровать результаты, где эмоция определена как «счастлив» с высокой степенью уверенности.
Результат
Автоматически отобраны снимки с наиболее яркими и позитивными эмоциями гостей.

Проверить на примерах

image, file
Примеры Hugging Face JavaScript
Примеры JavaScript/TypeScript Hugging Face с использованием Transformers.js для задач NLP, компьютерного зрения и мультимодальных в браузере и Node.js
title token face
image
Примеры развертывания Hugging Face
Примеры развертывания моделей Hugging Face, включая Transformers, Diffusers и приложения Gradio с Docker и облачным развертыванием
title token face
image
Обработка изображений Windows - Примеры C#
Полные примеры обработки изображений C# для платформы Windows, включая манипуляцию изображениями, фильтрацию, преобразование формата и расширенные операции компьютерного зрения
preferred input family image
image
Примеры компьютерного зрения OpenCV
Примеры OpenCV.js для обработки изображений, компьютерного зрения и анализа видео в реальном времени на JavaScript
preferred input family image
image

Связанные хабы

Инструменты Image
Изучите 40 инструментов image для сценариев utility и быстро сравните близкие утилиты.
Инструменты Image для Convert
Изучите 100 инструментов image для сценариев convert и быстро сравните близкие утилиты.

FAQ

Какие эмоции распознает сервис?

Сервис классифицирует семь базовых эмоций: нейтральное состояние, счастье, грусть, гнев, страх, отвращение и удивление.

Есть ли ограничения по размеру файла?

Да, максимальный размер загружаемого изображения составляет 30 МБ.

Что такое «Минимальная уверенность»?

Это параметр, определяющий порог точности нейросети. Чем выше значение, тем строже фильтрация результатов.

Можно ли обрабатывать групповые фото?

Да, инструмент распознает несколько лиц на одном снимке. Вы можете ограничить количество обрабатываемых лиц в настройках.

В каком формате я получу результат?

Результат предоставляется в структурированном формате JSON, содержащем данные о распознанных эмоциях для каждого лица.

Документация API

Конечная точка запроса

POST /ru/api/tools/ai-face-expressions

Параметры запроса

Имя параметра Тип Обязательно Описание
imageFile file (Требуется загрузка) Да -
minConfidence number Нет -
maxResults number Нет -

Параметры типа файл должны быть загружены сначала через POST /upload/ai-face-expressions для получения filePath, затем filePath должен быть передан в соответствующее поле файла.

Формат ответа

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Данные JSON: Данные JSON

Документация MCP

Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-face-expressions": {
      "name": "ai-face-expressions",
      "description": "Классифицирует выражения лица (нейтральное/счастлив/грустен/зол/испуган/отвращение/удивлен)",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-face-expressions",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.

Поддерживает ссылки на файлы URL или кодирование Base64 для параметров файла.

Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]