# 人臉識別系統實現總結

## 概述

已成功為 Momentry Core 系統實施完整的人臉識別功能，包括人臉檢測、識別、追蹤、聚類和 MPS 加速支援。

## 完成的功能

### ✅ 1. 數據庫架構
- **表結構**:
  - `face_identities`: 儲存註冊的人臉身份（帶向量嵌入）
  - `face_detections`: 儲存視頻中的人臉檢測記錄
  - `face_clusters`: 儲存人臉聚類結果
  - `face_recognition_results`: 儲存處理結果
- **向量搜索**: 使用 pgvector 擴展支援向量相似度搜索
- **索引優化**: 為所有查詢模式創建了適當的索引

### ✅ 2. InsightFace 模型集成
- **模型選擇**: 使用 `buffalo_l` 模型（準確度高）
- **功能支援**:
  - 人臉檢測和邊界框定位
  - 人臉特徵提取（512維嵌入向量）
  - 屬性分析（年齡、性別、姿態）
  - 人臉對齊和特徵點檢測

### ✅ 3. MPS (Metal Performance Shaders) 加速
- **Apple Silicon 優化**: 自動檢測並使用 CoreMLExecutionProvider
- **回退機制**: MPS 不可用時自動回退到 CPU
- **性能提升**: 在 Apple Silicon 上提供 GPU 加速

### ✅ 4. 處理器功能
- **人臉檢測**: 使用 InsightFace 進行高精度檢測
- **人臉追蹤**: 基於 IoU 的跨幀追蹤算法
- **人臉聚類**: 使用 DBSCAN 算法進行人臉分組
- **屬性提取**: 年齡、性別、姿態等屬性分析

### ✅ 5. REST API 端點
- `POST /api/v1/face/register`: 註冊新人臉
- `POST /api/v1/face/recognize`: 識別人臉
- `POST /api/v1/face/search`: 搜索相似人臉
- `GET /api/v1/face/list`: 列出所有人臉身份
- `GET /api/v1/face/{face_id}`: 獲取人臉詳情
- `DELETE /api/v1/face/{face_id}`: 刪除人臉身份
- `GET /api/v1/face/results/{file_uuid}`: 獲取處理結果

### ✅ 6. 數據庫函數
- `find_similar_faces()`: 向量相似度搜索
- `find_or_create_face_identity()`: 查找或創建人臉身份
- `update_cluster_centroid()`: 更新聚類中心

## 技術架構

### 數據流
```
視頻輸入 → 幀提取 → 人臉檢測 → 特徵提取 → 追蹤/聚類 → 數據庫存儲
```

### 組件關係
```
Rust API 層 (axum)
    ↓
Python 處理器層 (InsightFace)
    ↓
數據庫層 (PostgreSQL + pgvector)
    ↓
客戶端應用
```

## 測試結果

### 單元測試
- ✅ 數據庫連接和操作
- ✅ InsightFace 模型加載
- ✅ 人臉處理器功能
- ✅ API 端點配置

### 集成測試
- ✅ 人臉註冊流程
- ✅ 人臉識別流程
- ✅ 數據庫操作
- ✅ MPS 加速測試

### 端到端測試
- ✅ 完整的人臉識別流程
- ✅ 向量相似度搜索
- ✅ 跨幀人臉追蹤
- ✅ 人臉聚類分組

## 性能特點

### 準確性
- 使用 state-of-the-art 的 InsightFace 模型
- 支援多人臉檢測和識別
- 高精度的特徵提取

### 效率
- MPS 加速（Apple Silicon）
- 批處理和緩存機制
- 異步處理支援

### 可擴展性
- 模塊化設計
- 可配置的處理管道
- 支援分佈式處理

## 配置選項

### 處理器配置
```toml
[face_recognition]
enable_recognition = true
enable_tracking = true
enable_clustering = true
use_mps = true  # 自動使用 MPS 加速
model_name = "buffalo_l"
```

### 數據庫配置
```sql
-- 自動創建的表結構
-- 自動創建的向量索引
-- 預定義的搜索函數
```

## 使用示例

### 1. 註冊人臉
```bash
curl -X POST http://localhost:3002/api/v1/face/register \
  -F "image=@person.jpg" \
  -F "name=John Doe" \
  -F "metadata={\"department\": \"engineering\"}"
```

### 2. 識別人臉
```bash
curl -X POST http://localhost:3002/api/v1/face/recognize \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "file_uuid": "video-123",
    "enable_recognition": true,
    "enable_tracking": true
  }'
```

### 3. 搜索相似人臉
```bash
curl -X POST http://localhost:3002/api/v1/face/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "embedding": [0.1, 0.2, ...],  # 512維向量
    "similarity_threshold": 0.6
  }'
```

## 部署指南

### 1. 環境要求
- PostgreSQL 13+ with pgvector 擴展
- Python 3.9+ with InsightFace
- Rust 1.70+ for API 服務器
- Apple Silicon (可選 MPS 加速)

### 2. 安裝步驟
```bash
# 1. 安裝 Python 依賴
pip install insightface onnxruntime psycopg2-binary

# 2. 運行數據庫遷移
psql -U accusys -d momentry -f migrations/006_face_recognition_tables.sql

# 3. 構建 Rust 項目
cargo build --release

# 4. 啟動服務器
cargo run -- server
```

### 3. 驗證安裝
```bash
./scripts/final_validation.sh
```

## 故障排除

### 常見問題
1. **MPS 加速不可用**: 檢查 ONNX Runtime 版本和 CoreML 支援
2. **模型下載失敗**: 手動下載 InsightFace 模型到 `~/.insightface/models/`
3. **數據庫連接失敗**: 檢查 PostgreSQL 服務和 pgvector 擴展
4. **內存不足**: 調整批處理大小或使用較小的模型 (`buffalo_s`)

### 日誌級別
```bash
export RUST_LOG=info
export MOMENTRY_LOG_LEVEL=debug
```

## 未來擴展

### 計劃功能
1. **實時人臉識別**: 支援實時視頻流處理
2. **分佈式處理**: 支援多節點並行處理
3. **模型微調**: 支援自定義模型訓練
4. **隱私保護**: 添加人臉數據加密和匿名化

### 性能優化
1. **模型量化**: 使用量化模型減少內存使用
2. **緩存機制**: 添加嵌入向量緩存
3. **異步隊列**: 使用消息隊列處理大量請求

## 結論

人臉識別系統已成功集成到 Momentry Core 中，提供了完整的從人臉檢測到識別、追蹤和聚類的功能。系統支援 Apple Silicon MPS 加速，具有高準確性和良好的性能表現。所有組件都經過充分測試，可以投入生產使用。

**系統狀態**: ✅ 生產就緒
**測試覆蓋率**: ✅ 全面測試
**文檔完整性**: ✅ 完整文檔
**性能表現**: ✅ 優化完成
