Halte die Kamera auf dein Gesicht. Ein Modell, das vollständig in deinem Browser läuft —
kein Upload, kein Server, kein Konto — leitet deinen emotionalen Zustand ab, schätzt Alter
und Geschlecht, kartiert 68 biometrische Landmarken und erstellt einen Identitäts-Hash aus
deiner Gesichtsgeometrie. Dieses Experiment überträgt nichts. Reale Systeme machen dieses
Versprechen nicht.
Passive Gesichtsinferenz ist bereits Standardinfrastruktur.
Flughafenkioske, Supermarkt-Selbstbedienungskassen, digitale Werbetafeln, Geldautomaten und
Smart-Türklingeln schätzen routinemäßig Alter, Geschlecht, Aufmerksamkeit und emotionalen Zustand —
ohne Offenlegung. In der EU ist das technisch reguliert. In der Praxis läuft es überall,
schweigend, mit 30 Bildern pro Sekunde.
loading models — first run takes ~10 seconds...
initializing...
dominant emotion—
confidence—
estimated age—
estimated gender—
keypoints mapped—
inference rate—
face geometry hash — stable across expressions— (no face detected)
emotion probability distribution
neutral
0%
happy
0%
sad
0%
angry
0%
fearful
0%
disgusted
0%
surprised
0%
▶ was misst das Modell wirklich?
Three neural networks run in sequence on every frame:
Face detector — locates bounding boxes at multiple scales. Sub-30ms on modern hardware.
Landmark network — maps 68 anatomical keypoints: eye corners, nostril base, lip edges, jawline. Sub-millimetre resolution relative to face size.
Expression classifier — reads muscle activation patterns from landmark geometry. 7 classes: neutral, happy, sad, angry, fearful, disgusted, surprised.
Age / gender estimator — regression over tens of thousands of labeled images. Age ±5 years; gender binary probability.
The geometry hash is derived from expression-stable ratios: inter-ocular distance, face width/height, nose width, mouth width. These change slowly, if at all, over years. They are the basis of face recognition systems at scale.
Everything runs client-side. Nothing leaves your device. That is the exception, not the rule.