Affectiva Facial Coding SDK
Integrieren Sie Echtzeit-Emotionserkennung in digitale Erlebnisse und Anwendungen
Entwickeln Sie Lösungen zur Emotionserkennung mit dem Facial Coding SDK
Das Affectiva Facial Coding SDK ist die branchenführende Lösung für die Echtzeit-Analyse von Gesichtsausdrücken und ermöglicht es Unternehmen, Forschern und Entwicklern, menschliche Emotionen präzise zu entschlüsseln. Das Affectiva Facial Coding SDK nutzt Deep-Learning-Modelle, die anhand von Tausenden verschiedener Teilnehmer trainiert wurden, und bietet eine hochpräzise Emotionserkennung, die die Konkurrenz unter realen Bedingungen übertrifft.
Ganz gleich, ob Sie Werbetests, Untersuchungen zur Benutzererfahrung, Fahrerüberwachung oder Gesundheitsstudien durchführen – das Affectiva Facial Coding SDK bietet skalierbare, plattformübergreifende Facial Coding AI, die sich nahtlos in Ihren Arbeitsablauf integrieren lässt.

Umfassender Datensatz
17 Millionen
Gesichter
9B
Gesichtsrahmen
90
Vertretene Länder
Was es kann

Gesichtsausdrucksanalyse aus beliebigen Videoquellen

In Ihre eigene Anwendung einbetten

Mehrere Gesichter gleichzeitig erkennen und analysieren

Sprechererkennung für Videokonferenzen

Echtzeit- und Nachbearbeitungsoptionen

Mobile SDK in Kürze verfügbar
Probieren Sie es aus!
Öffnen Sie die Testumgebung und sehen Sie sich die Funktionsweise der Technologie in Echtzeit an. Bitte beachten Sie, dass die Demo auf einer etwas älteren Version des SDK läuft.

Warum sollten Sie sich für das Affectiva Facial Coding SDK gegenüber Konkurrenzprodukten entscheiden?
Wer nutzt das Affectiva Facial Coding SDK?

Marketing und Werbung
Optimieren Sie die Werbewirkung, die emotionale Wirkung und die Markenwahrnehmung mit emotionsgesteuerten Erkenntnissen.

Benutzererfahrung und HCI-Forschung
Verbessern Sie digitale Erlebnisse, indem Sie die Frustration, Zufriedenheit und das Engagement der Nutzer verstehen.

Automobilindustrie & Fahrerüberwachung
Erkennen Sie Müdigkeit, Ablenkung und emotionale Zustände des Fahrers für mehr Sicherheit im Straßenverkehr.

Anwendungen im Gesundheitswesen und für psychische Gesundheit
Unterstützung der Patientendiagnostik, Therapieüberwachung und psychologischen Forschung durch Analyse von Gesichtsausdrücken.

Akademische Forschung und KI-Forschung
Trainieren Sie Machine-Learning-Modelle mit robusten Datensätzen zu Gesichtsausdrücken, um die Interaktionsfähigkeiten zwischen KI und Menschen zu verbessern.
Erste Schritte mit dem Affectiva Facial Coding SDK
Sind Sie bereit, die Echtzeit-Gesichtsausdrucksanalyse in Ihre Projekte zu integrieren? Kontaktieren Sie iMotions noch heute, um Lizenzoptionen, Integrationssupport und maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Anforderungen zu besprechen.
Technische Anforderungen und Lizenzoptionen
Plattformunterstützung
Windows 10 (x86) mit Visual Studio 2019
Ubuntu 24.04lts x86_64 mit GCC 13.2
Hardware
Es gibt keine besonderen Anforderungen an die Rechenleistung oder eine GPU.
Eine RGB-Videoquelle (mindestens 640 x 480 Pixel Auflösung).
Lizenzen
Kommerzielle Lizenz und Entwicklungslizenz.
Akademische Lizenz mit attraktiven Preisen für jährliche Verlängerungen.
Verwandte Lösungen
Affectiva API zur Gesichtsausdruckserkennung
Möchten Sie Videos stapelweise verarbeiten? Dann ist die Facial Coding API eine kostengünstige und einfache Lösung, bei der Sie nur für die tatsächlich genutzten Minuten bezahlen.
Affectiva Medienanalyse
Optimieren Sie Inhalte und Medienausgaben, indem Sie die emotionalen Reaktionen der Verbraucher auf Videos, Anzeigen, Filme und Fernsehsendungen messen – unauffällig und in großem Umfang.
iMotions-Labor
Kombinieren Sie die Analyse von Gesichtsausdrücken mit Eye-Tracking, EEG oder EDA für die multimodale Erforschung des menschlichen Verhaltens.
Wissenschaftliche Ressourcen
Affectiva Facial Coding AI in der akademischen Forschung
Die Gesichtserkennungs-KI von Affectiva wird häufig in der akademischen Forschung eingesetzt und gilt als Goldstandard für die automatisierte Gesichtserkennung.
-
2026 International Journal of Hospitality Management Gated Peer-Reviewed
Designing smart menus: A multi-method exploration of AI integration in hospitality guest experience and operations
Isenberg School of Management
-
2026 MDPI Brain Sciences Open Access Peer-Reviewed
Cognitive Behavioral Therapy Reduces Symptom Severity and Normalizes Neurophysiological and Attentional Reactivity in Anorexia Nervosa: A Randomized Controlled Trial
Beykoz University + 2 more
-
2026 Psychophysiology Open Access Peer-Reviewed
The Body Knows What the Mind Does Not: Uncertainty Affects Physiological Markers of Deception
University of Turin + 2 more
-
2026 ZDM – Mathematics Education Open Access Peer-Reviewed
Confronted with mathematics: the impact of pre-service elementary school teachers’ self-concept on emotional and physiological responses to mathematics exposure
Ludwig-Maximilians-Universität München + 2 more
-
2026 The Society for Education, Music and Psychology Research Open Access Peer-Reviewed
An Interdisciplinary and Integrated Methodological Framework to Analyze Aesthetic Experience in Music Performances
-
2026 European Journal of Information Systems Open Access Peer-Reviewed
How do attention and emotion drive donations in charitable crowdfunding? An empirical study of users’ cognitive and physiological responses to image content
Copenhagen Business School
-
2026 Open Access Peer-Reviewed
Poker face and steady voice: Gender and reactions to emotional neutrality in crowdfunding
University of St. Gallen + 2 more
-
2026 Buildings Open Access Peer-Reviewed
Evaluating WELL-Informed Biophilic Façades in Automated Retail Environments: A Multimodal Eye-Tracking and Facial Expression Analysis
Inner Mongolia Technical University of Construction + 1 more
Entdecken Sie die KI-gestützte Emotionserkennung
-
Betrugsbekämpfung bei Online-Umfragen: Was tun, wenn Ihre Befragten nicht echt sind?
-
Digital Twins mit menschlicher Beteiligung: Wie Echtzeit-Biosensordaten die Simulatorforschung revolutionieren
-
Digitale Zwillinge im Marketing und in der Marktforschung
-
Neue Messgrößen für Schmerzen und Gähnen
-
Was KI-Zusammenfassungen übersehen: Emotionale Äußerungen in Aufzeichnungen aus der Verbraucherforschung nutzen





