PersonAnalysis

Identifica personas mediante rasgos faciales y corporales

Detecta personas y busca coincidencias con identidades registradas dando prioridad al rostro. Cuando no es posible una coincidencia facial, la reidentificación corporal sirve de apoyo. Evalúa localmente con el SDK de Python.

Solo para investigación académica no comercial. El uso comercial requiere licencia.

Empezar con Python Consultar licencias

Python SDK
CPU / CUDA
Cheetah S / L

Esquema del procesoPersonAnalysis

01Referencia registrada

02Coincidencia facial

03Apoyo corporal

Esquema de una misma identidad en distintos fotogramas. Ilustra el proceso; no es una demostración en vivo ni un resultado de rendimiento.

Sin coincidenciaperson_id = None

Funciones principales

Tres funciones en un mismo proceso de análisis

Detectar personas

Localiza personas en cada imagen y asocia los rostros detectados con sus cuerpos para comparar identidades posteriormente.

Priorizar el rostro

Compara rasgos faciales con las referencias registradas. Si existe una coincidencia facial adecuada, esta tiene prioridad.

Complementar con rasgos corporales

Cuando no hay coincidencia facial, compara la apariencia corporal con las referencias guardadas. La ropa, el ángulo y las oclusiones pueden afectar al resultado.

Comparación de identidades

Registrar, comparar y actualizar referencias

Tu aplicación proporciona etiquetas de identidad e imágenes de referencia. PersonAnalysis compara las detecciones con la galería de la instancia actual.

Registrar una referencia
Añade una imagen con una etiqueta de identidad a la galería en memoria.
Analizar y comparar
Ejecuta get() sobre una imagen y después match() para comparar las detecciones con las identidades registradas.
Actualizar la galería
Tras una coincidencia facial fiable y una asociación clara entre rostro y cuerpo, utiliza update() para añadir una referencia corporal.

Paquetes de modelos Cheetah

Elige un paquete para tu evaluación

Dos paquetes públicos combinan detección de personas, reconocimiento facial y reidentificación corporal. Ambos permiten inferencia local con CPU o CUDA.

Cheetah S

CPU / CUDA

27.1 MBTamaño de descarga

Paquete compacto para evaluación local.

Detector de personas: pp_det_small_320.onnx
Reconocimiento facial: MobileFaceNet
Reidentificación corporal: reid_0265 · 256D

Cheetah L

CPU / CUDA

211.5 MBTamaño de descarga

Modelos más grandes de detección de personas y reconocimiento facial.

Detector de personas: pp_det_med.onnx
Reconocimiento facial: ResNet50
Reidentificación corporal: reid_0265 · 256D

Ambos paquetes comparten reid_0265, con rasgos corporales de 256 dimensiones. Los pesos públicos son solo para investigación académica no comercial; el uso comercial requiere una licencia de modelos aparte.

Integración local

Empieza con el SDK de Python

PersonAnalysis está disponible en insightface 2.1 en PyPI. Ejecuta la inferencia con CPU o CUDA y conecta los resultados con la gestión de identidades y el almacenamiento de tu aplicación.

python -m pip install --upgrade "insightface==2.1"

Leer la guía de instalación

La aplicación de escritorio multilingüe también admite vídeos locales, cámaras y flujos RTSP.

Inicio rápido con Python

person_analysis.py

1import cv2
2from insightface.app import PersonAnalysis
3
4with PersonAnalysis(name="cheetah_s") as app:
5    registration = app.register("person_001", "reference.jpg")
6    if registration.accepted == 0:
7        raise ValueError(registration.rejected)
8
9    image = cv2.imread("scene.jpg")
10    if image is None:
11        raise FileNotFoundError("scene.jpg")
12
13    matches = app.match(app.get(image))
14    for result in matches:
15        print(result.person_id, result.matched_by)

Alcance actual

No incluye seguimiento continuo, identificadores anónimos ni registros históricos de eventos.
La galería de referencias reside en la memoria de la instancia actual. Tu aplicación debe gestionar una base de datos de identidades persistente.
La reidentificación corporal depende de la apariencia; los cambios de ropa, las oclusiones y el ángulo de cámara pueden afectar a las coincidencias.

Antes de integrar

¿En qué se diferencia del análisis facial?

PersonAnalysis añade detección de personas y reidentificación corporal a la comparación de identidades basada en el rostro. Asocia caras con cuerpos y prioriza las coincidencias faciales con tus referencias registradas.

¿Hace seguimiento de personas a lo largo de un vídeo?

Analiza imágenes y compara identidades registradas. El seguimiento continuo, los identificadores anónimos de trayectoria y el historial de eventos quedan fuera del alcance actual.

¿Puedo utilizar los modelos públicos comercialmente?

El código tiene licencia MIT. Los pesos públicos de Cheetah son solo para investigación académica no comercial. El uso comercial requiere una licencia de modelos aparte; contacta con nosotros para conocer las condiciones de licencia y despliegue.

¿Qué debo evaluar con mis datos?

Comprueba la detección y las coincidencias con tus ángulos de cámara, visibilidad del rostro, cambios de ropa y oclusiones. Calibra los umbrales con entradas representativas y mide la velocidad de procesamiento en el hardware de destino.

Evalúa Person Analysis para tu aplicación

Comparte tus fuentes de entrada, entorno de despliegue y requisitos comerciales para hablar de licencias de modelos e integración.

Contactar Ver en GitHub