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2026-07-08 23:33:26 +02:00
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+# Aufgabe 02: Face Embeddings berechnen
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+## Ziel
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+Du wandelst erkannte Gesichter in numerische Embeddings um.
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+## Warum ist das wichtig?
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+Bekannte Personen werden über Ähnlichkeit in einem Vektorraum erkannt.
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+## Voraussetzungen
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+- Aufgabe 01
+- Embedding-Modell
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+## Theorie
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+Ein Embedding beschreibt ein Gesicht als Vektor. Ähnliche Gesichter liegen näher beieinander, aber der Abstand ist nie eine absolute Identitätsgarantie.
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+## Aufgabe
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+Extrahiere Embeddings aus Testbildern und speichere sie mit Metadaten.
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+## Akzeptanzkriterien
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+- Embedding-Vektor wird erzeugt.
+- Metadaten enthalten Person, Bild und Datum.
+- Fehlerhafte Crops werden ausgeschlossen.
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+## Erweiterungen
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+- Visualisiere Distanzen zwischen Beispielbildern.
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+## Reflexionsfragen
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+- Warum speicherst du nicht nur Namen?
+- Was bedeutet Nähe im Vektorraum?
+- Welche Metadaten helfen später?