人脸识别
人脸识别属于“二次识别/增强”功能：先需要在画面中检测到合适的人脸，再提取特征并与已注册的人脸库比较。它不替代 person 目标检测，也不应被当作身份认证系统。
影响准确率的因素
- 脸部在画面中的像素尺寸。
- 正面/侧脸角度、遮挡、口罩、帽子。
- 夜间 IR、逆光、运动模糊。
- 注册样本是否包含多角度、不同光照。
注册建议
每个人使用多张清晰样本：正面、轻微左右角度、室内/室外。不要把多人合照直接作为主要注册样本。样本质量比单纯增加数量更重要。
硬件规划
人脸识别会在基础目标检测之外增加额外推理任务。摄像头很多时应限制在哪些摄像头/事件运行，并观察 enrichment/AI 设备负载，避免影响主 detector。
结果使用
识别结果适合作为 Explore/Review 的辅助标签和通知条件。对于门禁、付款、执法等高风险决定，应使用专门的认证流程，不应只根据 NVR 人脸相似度自动决策。
常见问题
| 问题 | 建议 |
|---|---|
| 总是 Unknown | 提高人脸像素、补充更接近实际角度的注册样本 |
| 相似人员容易混淆 | 提高匹配阈值并增加高质量样本 |
| 夜间准确率骤降 | 改善补光/快门，增加夜间样本 |
| 处理延迟高 | 减少启用摄像头/频率，检查加速设备 |
Face recognition
Face recognition is a secondary enrichment step. The system first needs a usable face, then extracts features and compares them with enrolled identities. It does not replace person detection and should not be treated as an authentication system.
Accuracy factors
- Face pixel size.
- Pose, occlusion, masks, and hats.
- IR, backlight, and motion blur.
- Quality and diversity of enrollment images.
Enrollment
Use several clear samples per person: frontal, slight left/right angles, and representative lighting. Quality matters more than simply uploading many images.
Hardware planning
Face recognition adds inference beyond the primary detector. Limit where it runs and watch enrichment/AI resources so it does not starve the main detection pipeline.
Using results
Use identities as auxiliary labels for Explore, Review, or notifications. Do not rely on NVR similarity scores alone for high-stakes access, payment, or enforcement decisions.
Troubleshooting
| Issue | Action |
|---|---|
| Always Unknown | Increase face resolution and add representative samples |
| Similar people confused | Raise match threshold and improve enrollment |
| Night performance drops | Improve lighting/shutter and add night samples |
| High latency | Reduce camera/frequency scope and verify acceleration |
Reconocimiento facial
Es un enriquecimiento secundario: primero se obtiene una cara válida, después se extraen características y se comparan con identidades registradas. No sustituye la detección de personas ni debe usarse como único sistema de autenticación.
Factores de precisión
- Tamaño en píxeles.
- Ángulo y oclusión.
- IR, contraluz y desenfoque.
- Calidad de las muestras registradas.
Registro
Use varias imágenes claras: frontal, ángulos suaves y distintas condiciones de luz. La calidad es más importante que la cantidad.
Hardware
Añade inferencia extra. Limite cámaras/frecuencia y vigile recursos.
Uso de resultados
Úselo como etiqueta auxiliar en Explore/Review/avisos. No tome decisiones de alto riesgo solo por similitud facial.
Problemas
| Problema | Acción |
|---|---|
| Unknown | Más resolución y mejores muestras |
| Confusión | Mayor umbral y mejor registro |
| Noche pobre | Mejor luz/obturador y muestras nocturnas |
| Latencia alta | Reducir alcance y revisar aceleración |