# Gesichter auf Fotos unkenntlich machen

> „Gesichter finden“ nutzt das Gesichtsmodell YuNet aus der OpenCV-Sammlung direkt in Ihrem Browser; Modell und Laufzeit, zusammen rund 1 MB, werden nur einmal und erst auf Knopfdruck geladen. Unschärfe ist nur Optik: In einer Studie von 2016 wurden 57,75 % der Gesichter, die mit YouTubes Werkzeug weichgezeichnet waren, trotzdem richtig zugeordnet. Wer eine Person wirklich schützen will, nimmt den voreingestellten schwarzen Balken.

## Wann es sich lohnt, Gesichter abzudecken

Meistens ist ein Gesicht auf einem Foto kein Problem. Manchmal schon. Das Kind einer anderen Familie auf dem Foto vom Kita-Sommerfest, das Sie in die Elterngruppe stellen wollen. Die Kollegin im Hintergrund des Weihnachtsfeier-Fotos, die nicht mit ihrem Arbeitgeber in Verbindung gebracht werden möchte. Menschen auf einer Demonstration, in einer Selbsthilfegruppe oder vor einer Beratungsstelle, für die es echte Folgen haben kann, erkannt zu werden. Zeugen in einem Video von einem Unfall, Kundschaft auf dem Foto vom eigenen Laden, Fremde, die zufällig durchs Bild laufen.

In Deutschland gibt es dafür sogar einen eigenen Begriff, das Recht am eigenen Bild aus dem Kunsturhebergesetz. Wann ein Foto gezeigt werden darf, hängt vom Einzelfall ab, und diese Seite ersetzt keine Rechtsberatung. Praktisch ist aber klar: Ein Gesicht, das Sie für Ihre Botschaft nicht brauchen, können Sie abdecken, bevor die Frage überhaupt entsteht.

Hinzu kommt, dass Software Gesichter inzwischen billig und schnell mit öffentlichen Profilbildern abgleichen kann. Ein Gesicht, das kein Mensch zuordnen würde, findet ein Programm womöglich doch. Ein abgedecktes Gesicht schließt diese Möglichkeit für Ihr Bild aus.

## So machen Sie Gesichter unkenntlich

1. Wählen Sie das Foto mit **Dateien auswählen** aus oder ziehen Sie es in das Feld oben.
2. Drücken Sie **Gesichter finden**. Beim ersten Mal lädt Ihr Browser das Gesichtsmodell und seine Laufzeit von dieser Website; die Größe steht schon vorher neben der Schaltfläche. Danach läuft die Suche auf Ihrem Gerät.
3. Prüfen Sie jeden Kasten. Ziehen Sie Kästen über Gesichter, die das Modell übersehen hat (abgewandte Köpfe, Sonnenbrillen, kleine Gesichter weiter hinten), vergrößern Sie zu knappe Kästen und entfernen Sie Kästen auf Gesichtern, die sichtbar bleiben sollen.
4. Lassen Sie **Abdecken mit** auf **Schwarzer Balken** für alle, die nicht erkannt werden dürfen. **Unschärfe** passt nur, wenn es um die Optik geht und das Erkennen keine Rolle spielt.
5. Drücken Sie **Dieses Bild exportieren** und speichern Sie die neue Kopie über den Download-Link oder auf dem Handy über **Teilen**.

## Wie die automatische Suche arbeitet und wo sie scheitert

Die Gesichtersuche verwendet YuNet, ein kompaktes Modell, das Gesichter im Bild lokalisiert, ohne Personen zu identifizieren. Es stammt aus dem OpenCV Model Zoo und steht unter der MIT-Lizenz. Ausgeführt wird es mit TensorFlow.js über dessen WebAssembly-Backend auf dem Prozessor, Grafikbeschleunigung ist also nicht nötig, und es funktioniert auch in Browsern, in denen WebGL abgeschaltet ist. YuNet wurde auf Gesichter mit etwa 10 bis 300 Pixeln Breite trainiert. Das passt gut zu Gruppenfotos und Straßenszenen, aber winzige Gesichter weit hinten in einer großen Menge können trotzdem durchrutschen.

Rechnen Sie in diesen Fällen mit Lücken und sehen Sie selbst nach:

- Gesichter im Profil, nach unten geneigt oder weitgehend abgewandt;
- Gesichter, die teilweise von Händen, Mützen, Masken, Helmen, Haaren oder Schminke verdeckt sind;
- sehr kleine Gesichter in einer Menschenmenge oder auf einer weiten Landschaftsaufnahme;
- Bewegungsunschärfe, tiefe Schatten oder starkes Gegenlicht;
- Gesichter auf Fotos an der Wand, auf Plakaten, im Fernseher, in einer Fensterscheibe oder im Spiegel;
- Zeichnungen, Statuen und Haustiere, die irrtümlich einen Kasten bekommen können.

Die Suche macht nur Vorschläge. Abgedeckt wird genau das, was beim Export als Kasten auf dem Bild liegt, und darüber entscheiden Sie.

## Nicht nur das Gesicht verrät eine Person

Ein abgedecktes Gesicht reicht nicht immer, wenn der Rest der Person sichtbar bleibt. Achten Sie beim Durchsehen auch auf:

- Namensschilder, Schlüsselbänder mit Firmenlogo und Ausweise;
- auffällige Tattoos, Muttermale oder Frisuren;
- Trikots mit Namen und Rückennummer, Logos von Schule oder Verein;
- ein Auto mit lesbarem Kennzeichen, eine Hausnummer, ein Straßenschild;
- andere Fotos derselben Situation, auf denen die Person unverdeckt zu sehen ist.

All das decken Sie auf dieselbe Weise mit einem Kasten ab. Texte und Nummern auf Screenshots findet die Seite [Screenshot schwärzen](/de/screenshot-schwaerzen/) für Sie.

## Unschärfe oder schwarzer Balken: was die Forschung sagt

Weichzeichnen verteilt jeden Bildpunkt auf seine Nachbarn. Das wirkt viel natürlicher als ein schwarzer Kasten, weshalb Videoportale und Nachrichtenseiten es mögen. Es lässt aber auch viel Information im Bild.

2016 zeigten Forschende von Cornell Tech und der University of Texas, dass ein gewöhnliches Bilderkennungsnetz, das mit weichgezeichneten Beispielen trainiert wurde, bei 57,75 % der Gesichter, die mit YouTubes Weichzeichner unkenntlich gemacht waren, die richtige Person nannte. Im Testsatz waren 40 Personen, reines Raten hätte 2,5 % ergeben. Verzerrungseffekte schneiden nicht besser ab: 2007 machten Computerfachleute der deutschen Polizei ein Gesicht wieder sichtbar, das ein Tatverdächtiger auf Fotos im Netz mit einem Strudeleffekt verzerrt hatte. Interpol veröffentlichte das rekonstruierte Bild, elf Tage später wurde der Mann festgenommen.

Ihr Foto wird selten mit so viel Aufwand untersucht. Sie wissen vorher aber nicht, wer es sich ansieht. Deshalb ist der schwarze Balken voreingestellt: Unter ihm bleibt kein einziger Bildpunkt des Originals übrig.

## Was Sie zurückbekommen

Der Export erzeugt aus der Arbeitsfläche ein neues Bild. Daraus folgt:

- Abgedeckte Gesichter enthalten nur noch Schwarz oder die Unschärfe, nicht die ursprünglichen Pixel.
- Die unsichtbaren Angaben, die Kameras und Handys in Fotos schreiben, kommen nicht mit: EXIF mit Kamera und Datum, GPS-Standort, XMP- und IPTC-Felder, Herstellerdaten, Vorschaubilder und Content Credentials.
- Das Bild behält seine volle Größe. Suche und Vorschau arbeiten mit einer verkleinerten Kopie, deren lange Seite höchstens etwa 2048 Pixel misst, und Ihre Kästen werden für den Export auf die Originalgröße hochgerechnet.

Ist ein Foto zu groß, um es im Browser in einem Stück zu speichern, erhalten Sie eine Kopie mit 4096 Pixeln an der langen Seite und einen Hinweis, warum.

## Welche Fotos und Geräte funktionieren

- JPEG, PNG und WebP öffnen sich in allen aktuellen Browsern auf Computer und Handy.
- HEIC öffnet sich nur dort, wo der Browser es selbst anzeigen kann, praktisch also in Safari. Andere Browser bitten Sie, das Foto vorher in JPG umzuwandeln.
- Bearbeitet wird ein Foto nach dem anderen; Sie können aber mehrere auswählen und nacheinander abarbeiten.
- Die Gesichtersuche braucht WebAssembly, das jeder aktuelle Browser kann. Auf älteren Handys dauert der erste Durchlauf ein paar Sekunden, während das Modell lädt.

## Ihr Foto geht nirgendwohin

Das Foto wird von Ihrem Gerät in diesen Tab gelesen, das Gesichtsmodell läuft im Tab, und die fertige Kopie entsteht im Arbeitsspeicher des Tabs, bis Sie sie speichern. Das Modell kommt beim ersten Druck auf **Gesichter finden** von dieser Website; Ihr Foto ist weder Teil dieser Anfrage noch irgendeiner anderen. Wenn Sie den Tab schließen, verschwindet alles, was die Seite erzeugt hat.

## Die Technik dahinter

Die Gesichtersuche besteht aus TensorFlow.js mit seinem WebAssembly-Backend und der Modelldatei von YuNet, die darauf ausgeführt wird. Beides liefert diese Website in festen Versionen aus. Der Editor merkt sich die Kästen in Koordinaten des Originalfotos und zeichnet das endgültige Bild erst beim Export. Im Netzwerk-Panel der Entwicklerwerkzeuge Ihres Browsers sehen Sie den Download des Modells und keine Anfrage mit Ihrem Foto; wie Sie das selbst beobachten, erklärt die [Methodik-Seite](/de/methodik/).

## Häufige Fragen

### Reicht Weichzeichnen, um ein Gesicht unkenntlich zu machen?

Nicht zuverlässig. In einem Test von 2016 ordnete ein Erkennungsnetz 57,75 % der mit YouTubes Werkzeug weichgezeichneten Gesichter richtig zu, bei 2,5 % Ratewahrscheinlichkeit. Für die Optik ist Unschärfe in Ordnung; wenn eine Person nicht erkannt werden darf, nehmen Sie den schwarzen Balken.

### Warum hat das Werkzeug ein Gesicht übersehen?

Das Modell arbeitet am besten bei Gesichtern, die ungefähr zur Kamera schauen. Profile, Mützen, Masken, sehr kleine Gesichter und Bewegungsunschärfe führen zu Lücken. Ziehen Sie vor dem Export einen Kasten über jedes Gesicht, das die Suche ausgelassen hat.

### Lädt das Gesichtsmodell mein Foto hoch?

Nein. Die Modelldatei wird in Ihren Browser geladen, und die Suche läuft dort. Ihr Foto wird weder bei diesem Download noch danach gesendet.

### Wie groß ist der Download?

Rund 1 MB; die genaue Zahl steht neben der Schaltfläche, bevor Sie sie drücken. Darin enthalten sind TensorFlow.js für WebAssembly und das Modell YuNet, einmalig von dieser Website geladen.

### Kann ich nur einige Gesichter abdecken?

Ja. Entfernen Sie die Kästen auf Gesichtern, die sichtbar bleiben sollen, und ergänzen Sie Kästen, wo die Suche etwas übersehen hat. Angewendet werden nur die Kästen, die auf dem Bild liegen.

### Enthält das exportierte Foto noch Standort und Kameradaten?

Nein. Die neue Datei wird von Grund auf neu kodiert; EXIF, GPS, XMP, IPTC und Content Credentials werden nicht übernommen.

### Funktioniert das auch auf dem Handy?

Ja. Öffnen Sie die Seite im Browser Ihres Handys, tippen Sie auf **Gesichter finden**, passen Sie die Kästen mit dem Finger an und speichern Sie das Ergebnis über **Teilen**.

## Quellen

Geprüft am 11.10.2026.

- [McPherson, Shokri, Shmatikov: Defeating Image Obfuscation with Deep Learning (arXiv 1609.00408, 2016)](https://arxiv.org/abs/1609.00408) (englisch): 57,75 % bei mit YouTube weichgezeichneten Gesichtern, 40 Personen.
- [OpenCV Zoo: YuNet](https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/main/models/face_detection_yunet) (englisch): Modellbeschreibung, Gesichter von 10 bis 300 Pixeln, MIT-Lizenz.
- [Interpol, 2008: Verurteilung nach dem weltweiten Fahndungsaufruf](https://www.interpol.int/en/News-and-Events/News/2008/Thai-court-jails-pedophile-arrested-after-INTERPOL-global-appeal) (englisch): Rekonstruktion durch deutsche Polizeiexperten, Festnahme elf Tage nach dem Aufruf.
- [Kunsturhebergesetz, § 22](https://www.gesetze-im-internet.de/kunsturhg/__22.html): Recht am eigenen Bild (nur zur Einordnung, keine Rechtsberatung).

Last updated: 2026-10-17