Die Gesichtserkennung und -ausrichtung in ungehinderten Umgebungen wird stets auf Edge-Geräten eingesetzt, die über begrenzten Speicherplatz und geringe Rechenleistung verfügen. In dieser Arbeit wird ein einstufiges Verfahren namens CenterFace vorgestellt, das gleichzeitig Gesichtsboxen und Landmarkenpositionen mit Echtzeitgeschwindigkeit und hoher Genauigkeit vorhersagt. Der vorgeschlagene Ansatz gehört zudem zur Kategorie der anchor-free Methoden. Dies wird erreicht durch: (a) die Schätzung der Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Gesichts mittels semantischer Karten sowie (b) die Vorhersage von Umrandungsboxen, Verschiebungen und fünf Landmarken für jede Position, die potenziell ein Gesicht enthält. Insbesondere kann das Verfahren in Echtzeit auf einem einzigen CPU-Kern laufen und erreicht bei VGA-Auflösung eine Geschwindigkeit von 200 FPS unter Verwendung einer NVIDIA 2080TI. Gleichzeitig erzielt es hervorragende Genauigkeit (WIDER FACE Val/Test-Easy: 0,935/0,932, Medium: 0,924/0,921, Hard: 0,875/0,873 sowie FDDB discontinuous: 0,980, continuous: 0,732). Eine Demonstration von CenterFace ist unter https://github.com/Star-Clouds/CenterFace verfügbar.