Gesichtserkennung ist mit IrfanView mit dem Plug-in Face Detect möglich. Das Tool ist nicht ausgereift, aber interessant – und kann „Face Walls“ machen.

… oder wie Ihr Philipp Lahm erkennt. Personen in großen Fotomengen oder auf Gruppenfotos automatisch zu erkennen ist wirklich praktisch und natürlich geht das auch mit dem wunderbaren Fotomanager-/betrachter IrfanView. Die Freeware ist längst nicht mehr nur fixer Ersatz für die Windows-Bildvorschau, sondern beherrscht alle Arten von Screenshots, viele Effekte, die üblichen Bildbearbeitungen und ist besonderst gut bei der Stapelverarbeitung. Die Gesichtserkennung müsst Ihr hingegen nachrüsten – und danach ist sie alles andere als perfekt. Die schlanke Lösung hat aber auch ihren Reiz, daher hier die Anleitung mit der Beispielaufgabe, Bilder mit Philipp Lahm automatisch heraus zu filtern:

1. Installation
Besorgt Euch zunächst von der Irfanview-Seite das Plug-in „Face Detect“, eine schlichte DLL-Datei, die Ihr in das Plug-in-Verzeichnis vin Irfanview kopiert. Die auf der Seite einzeln angebotene Version nutzt die GPU der Grafikkarte, ist schneller, aber bisweilen instabil. Oben auf der Seite wird eine ZIP-Datei mit mehreren Plug-ins angeboten. In dieser „iv_misc.zip“ findet Ihr das normale Face Detect, falls die GPU-Version abstürzt (so hier geschehen).

Die Nicht-GPU-Version findet Ihr im ZIP.

2. Face Detect starten
Öffnet Irfanview und anschließend die Thumbnail-Ansicht mit „t“. Navigiert zum gewünschten Ordner und startet die Gesichtserkennung über „File/Start Face Detection with current folder“. Bei vielen Bildern dauert es eine Weile, da beim Start bereits alle Bilder ohne Gesichter aussortiert werden.

Los geht’s über den Thumbnail-Manager.

3. Anlernen
Klickt dann doppelt auf eines der Bilder, hier etwa Mannschaftsfotos. In der rechten Leiste erscheinen die einzelnen erkannten Gesichter. Markiert hier einzelne Gesichter, gebt die passenden Namen ein und bestätigt mit „yes“. Auf diese Weise solltet Ihr möglichst viele Gesichter manuell zuordnen – je mehr Daten vorliegen, desto besser läuft die Erkennung. Und gleich vorweg: Mit fünf, sechs Markierungen ist es nicht getan … .

Es müssen natürlich keine Gruppenbilder sein, alles mit Gesichtern ist OK – auch wenn das Tool nicht alle erkennt.

4. Falsch erkannt
Klickt Ihr anschließend wieder doppelt auf ein weiteres, neues Bild, sollten erste Personen erkannt werden, die Ihr vorher manuell markiert und benannt habt. Falls das Programm falsch erkennt, klickt einfach auf „no“ und gebt den passenden Namen ein. Übrigens: Hier handelt es sich natürlich um eine schwierige Zielgruppe, Fußballprofis. Also alles Männer im ähnlichen Alter, alle fit, alle mit den gleichen Klamotten, die meisten mit sehr ähnlichen Frisuren, ohne Brillen, Riesenbärte und so weiter – ein Gruppenbild der Bayern im Anzug hat IrfanView mit einem Dutzend Arjen Robbens „erkannt“.

Kroos, Lahm, Schweinsteiger – bei schlechter Bildqualität, kann man da schon durcheinander kommen.

5. Filtern
Sind die Personen einmal getaggt, könnt Ihr über „Filter Portraits“ den Bestand passend filtern und in unserem Fall alle Lahm-Portraits sowie Gruppenfotos mit ihm zusammenstellen. Leider dient Face Detect hier nur als Recherchewerkzeug, denn die gefilterten Bilder lassen sich von hier aus nicht weiter verarbeiten, also beispielsweise als Kontaktbogen speichern oder per Batch verarbeiten. Ein Feature gibt es aber noch:

Auch doppelte Bilder filtert das Plug-in sehr gut.

6. Gesichtswand erstellen
Über den „Generate Face Wall“-Button speichert das Plug-in eine Collage sämtlicher erkannter Gesichter – was beim eigenen Bekanntenkreis wohl interessanter ist, als bei Fußballprofis.

Die Gesichtswand – wofür auch immer. Vielleicht als Desktop-HIntergrund? Tapete?

Über den Autor

Mirco Lang

Mirco Lang

Am Anfang war der C-64 des großen Bruders des besten Freundes in der Grundschule ...

Der echte Technikwahn kam dann mit einer Ausbildung bei Saturn - als Computer noch erklärt werden mussten, Soundkarten benötigten, ein gutes Monatsgehalt kosteten und das Internet nur bei Nerds und mit 38 kbp/s lief, bestenfalls.

Ein Studium der Informationswirtschaft und ein paar Jahre als Redakteur bei Data Becker später, sitzt hier ein freier Journalist, der auf Old-School-Computing (cli ftw!), Free Software, Frickelei, Kodi und "Hundedinger" steht - und Grauseligkeiten wie Bild und Heftig.co zutiefst verabscheut.

Und sonst so? Sauerländer, BSI-Mitarbeiter, untalentierter Musikinstrumentebesitzer und seit 24 Jahren Skateboarder, ein ziemlich alter. Und manchmal kommt das abgebrochene Philo-Studium wieder durch ...

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