人脸识别

人脸识别在已检测到 person 的基础上寻找人脸，并把已知身份作为 sub_label 关联到该目标。它不是“看到任何脸就开始检测”的独立系统，因此 person 检测、脸部尺寸和正面清晰度是基础。

启用示例

face_recognition:
  enabled: true

模型与训练样本

为一个身份录入多张清晰、不同角度和光线的照片，通常比反复调阈值更有效。不要混入模糊、遮挡严重或错误人物的样本。

摄像头建议

入口/门厅的近距离正面机位效果最好。
广角 4K 画面中很远的人脸即使“看得到人”也未必有足够脸部像素。
夜间红外会改变脸部纹理，需单独验证。

硬件

人脸检测/特征提取属于增强任务，可使用支持的 GPU/NPU 加速。若目标检测已经由 Coral 负责，可把 GPU 留给人脸和语义等增强功能。

常见问题

person 有框但没有脸：人脸太小、背对镜头或角度过大。
经常认错：清理训练集，增加高质量样本，再谨慎调整阈值。
白天正常夜间失败：为夜间增加有效样本并改善照明。

Face Recognition

Face recognition looks for a face on an already detected person and attaches a known identity as a sub-label. It is not an independent “detect any face first” pipeline, so person detection and face pixel quality are foundational.

Enablement example

face_recognition:
  enabled: true

Reference images

Use several clean images across modest angle and lighting variation. Improving the reference set is usually more effective than endlessly tuning thresholds.

Camera placement

Close, frontal entrance views work best.
A distant person in a wide 4K scene may still have too few face pixels.
Validate IR/night imagery separately.

Hardware

Face embedding is an enrichment workload and can use supported GPU/NPU acceleration. If Coral handles object detection, a GPU can be reserved for face/semantic tasks.

Common issues

Person detected, no face: face is too small, turned away, or at an extreme angle.
Wrong identities: clean the reference set and add better examples before changing thresholds.
Day works, night fails: improve lighting and include representative night samples.

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial busca una cara dentro de una persona ya detectada y añade una identidad conocida como sub-label.

Ejemplo

face_recognition:
  enabled: true

Imágenes de referencia

Use varias fotos limpias con pequeñas variaciones de ángulo/luz. Mejorar el conjunto suele ser más útil que tocar umbrales sin fin.

Cámara

Entradas cercanas y frontales funcionan mejor.
Una persona lejana puede tener muy pocos píxeles de cara.
Valide imágenes IR/nocturnas aparte.

Hardware

Es una carga de enriquecimiento y puede usar GPU/NPU. Coral puede quedar para objetos y GPU para cara/semántica.

Problemas

Hay persona pero no cara: tamaño/ángulo insuficiente.
Identidad equivocada: limpie el conjunto y añada mejores muestras.
Solo falla de noche: mejore luz y muestras nocturnas.