Reconnaissance faciale pour des vidéothèques consultables
ClipCatalog détecte les visages dans vos vidéos, regroupe les personnes récurrentes et en fait des filtres réutilisables pour toute votre bibliothèque. Cette page présente la fonctionnalité plus large de recherche par personne à travers les projets, les disques d’archive et les collections de séquences qui s’accumulent au fil du temps.
Vous cherchez un guide étape par étape ? Découvrez comment trouver une personne dans vos vidéos →
Regrouper les personnes récurrentes à l’échelle d’une bibliothèque
ClipCatalog transforme les détections répétées d’un même visage en groupes de personnes réutilisables, pour que le même invité, sujet, collaborateur ou membre de la famille devienne une dimension de recherche au lieu d’un simple souvenir vague.
Garder le traitement des visages local et maîtrisé
La détection des visages, les embeddings et le regroupement s’exécutent sur votre ordinateur. Rien n’est envoyé, et les données faciales restent dans votre base locale chiffrée et votre index FAISS.
Comment fonctionne la découverte par personne dans ClipCatalog
ClipCatalog utilise des modèles d'IA exécutés localement pour détecter les visages et calculer des embeddings, puis les compare dans un index FAISS local afin de regrouper les personnes récurrentes. Le résultat : un filtre par personne réutilisable qui vous aide à retrouver le même sujet à travers toute une archive.
Activer la détection des visages
Activez la détection des visages dans les paramètres. Une boîte de dialogue de confirmation explique la fonctionnalité et ses implications avant de l'activer.
Les visages sont détectés et regroupés
Pendant le traitement, ClipCatalog détecte les visages à l'aide de YuNet et calcule les embeddings avec SFace, les deux modèles s'exécutant localement via OpenCV DNN. Les visages similaires sont rassemblés en groupes de personnes.
Filtrer par personne à l’échelle de l’archive
Sélectionnez une ou plusieurs personnes dans le panneau de recherche pour voir les clips correspondants dans votre bibliothèque indexée. Si vous en choisissez plusieurs, basculez entre les modes de correspondance « Toutes » et « Au moins une », puis combinez avec des étiquettes, des transcriptions, des dates et d'autres filtres.
Logiciel de reconnaissance faciale vidéo pour Windows
ClipCatalog est un logiciel de reconnaissance faciale vidéo — une application de bureau, pas un service web ni une extension de navigateur. Il fonctionne sous Windows 10 et 11, traite vos rushes entièrement sur votre machine et utilise votre GPU lorsqu'il y en a un.
La plupart des logiciels de reconnaissance faciale vidéo se rangent en deux catégories : des API cloud facturées à la minute de séquence, ou des bibliothèques de recherche qui demandent un développeur pour être mises en place. ClipCatalog n'est ni l'un ni l'autre : il s'installe comme n'importe quelle application Windows, indexe vos dossiers existants et permet aux non-développeurs de lancer la recherche par visage sur des centaines d'heures de vidéo sans écrire une ligne de code ni payer à l'appel.
Chaque étape s'exécute localement sur votre machine Windows. Aucune image, aucun visage, aucun embedding ne quitte votre ordinateur.
Voir le workflow complet
Découvrez précisément, étape par étape, comment trouver une personne spécifique dans votre bibliothèque.
Ouvrir le guide →Flux de travail à l’échelle des archives
Réutiliser les groupes de personnes dans les archives familiales
Dans de grandes archives familiales, les mêmes personnes reviennent au fil des vacances, anniversaires et voyages pendant des années. Regrouper les visages récurrents transforme ces apparitions en flux de travail réutilisable plutôt qu'en recherche ponctuelle.
Explorer de longues archives d'entretien par sujet
Vous gérez une série d’entretiens au long cours ou une archive documentaire ? Filtrez sur le visage d’un invité pour retrouver ses apparitions au fil des saisons, puis combinez cela avec la recherche dans les transcriptions afin d’isoler exactement les moments dont vous vous souvenez.
Passer en revue un événement par personne
Les grands événements produisent des centaines de clips où les mêmes personnes-clés réapparaissent sans cesse. Les filtres par personne vous aident à passer de toute l’archive de l’événement aux personnes qui comptent pour le montage.
À quoi s'attendre de la reconnaissance faciale
Regroupement, pas une identification parfaite
La reconnaissance faciale regroupe les visages similaires afin que vous puissiez trouver des clips par personne. Elle utilise le vote k-NN avec des seuils et des marges pour réduire les fausses correspondances, et limite les intégrations par personne afin d'éviter les biais liés aux visages surreprésentés. Des erreurs de regroupement peuvent parfois se produire avec des visages flous, partiels ou fortement masqués.
Fonctionne à partir des vignettes
La détection des visages s'effectue sur des images échantillonnées (miniatures) et non sur chaque image de la vidéo. Cela permet de faciliter le traitement des bibliothèques volumineuses tout en capturant les visages les plus visibles. Les apparitions très brèves à l'écran peuvent ne pas être détectées.
Si la détection des visages est désactivée
Lorsque la détection des visages est désactivée, le filtre « Type de séquence » n'est pas disponible et le score de mise en évidence utilise moins de signaux, ce qui peut nuire à sa précision. Vous pouvez réactiver la détection des visages à tout moment dans les paramètres. En savoir plus sur les filtres de recherche →
Quand et comment vous pouvez utiliser la reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale dans ClipCatalog est conçue pour être transparente et entièrement sous votre contrôle. Avant de l'activer, l'application affiche une boîte de dialogue de confirmation avec la déclaration suivante :
Vue des réglages montrant la détection des visages avant et après son activation. La recherche par visage reste facultative, et vous pouvez la désactiver ou supprimer les données faciales plus tard.
« Analyser localement les visages dans mes vidéos afin de regrouper les visages similaires et pouvoir ainsi trouver les vidéos mettant en scène la même personne.
Ces données peuvent être considérées comme biométriques et faire l'objet d'une réglementation dans certains pays.
Je suis responsable de l'utilisation de cette fonctionnalité conformément aux lois applicables.
Je peux la désactiver à tout moment et effacer les données faciales existantes. »
Encore plus puissante ensemble
La reconnaissance faciale n’est qu’une dimension de recherche dans ClipCatalog. Sa vraie valeur apparaît quand vous combinez les filtres par personne avec le reste des métadonnées de votre archive pour passer de milliers de clips à exactement ce qu’il vous faut.
Recherchez des extraits en fonction de ce qui a été dit — idéal pour les interviews, les extraits sonores et les voix off.
Recherchez par ce qui apparaît à l'écran : scènes, objets et actions, automatiquement étiquetés.
Les données relatives au visage sont conservées même lorsque les disques durs sont déconnectés. Il suffit de les reconnecter et de relancer la recherche.
Superposez des filtres avec la date, le dossier, la résolution, la fréquence d'images, la durée, etc.
Comparaisons pertinentes
Si vous comparez ce flux de travail à d'autres outils, commencez par ces pages comparatives.
Questions fréquentes
Non. La détection des visages, le calcul des embeddings et le regroupement s'effectuent entièrement en local sur votre ordinateur. Vos rushs et vos données de visage ne quittent jamais votre machine.
ClipCatalog utilise un algorithme de mise en correspondance avancé combinant un vote k-NN, des seuils de score et un plafonnement par personne pour réduire les faux positifs et éviter les biais liés aux visages surreprésentés. La précision est maximale sur les plans nets, bien éclairés et de face ; attendez-vous à des erreurs occasionnelles sur les visages éloignés, les ombres marquées, le flou de mouvement ou les angles extrêmes.
La détection des visages s'appuie sur YuNet — un détecteur léger et ouvert — et les embeddings de visage sont calculés avec SFace. Les deux modèles s'exécutent en local via OpenCV DNN et sont livrés avec l'application. Aucune API cloud propriétaire, et rien n'est téléchargé depuis des services tiers à l'exécution.
La détection des visages et les embeddings peuvent utiliser l'accélération OpenCL lorsqu'elle est disponible. Si votre système ne prend pas en charge OpenCL, l'application bascule automatiquement sur le CPU — plus lent, mais cela fonctionne sur toutes les machines Windows prises en charge.
Dans de nombreuses juridictions, les embeddings de visage et la géométrie faciale sont classés comme données biométriques et peuvent relever de réglementations sur la vie privée telles que le RGPD (UE), le BIPA (Illinois, États-Unis) ou des lois similaires. ClipCatalog conserve toutes les données faciales sur votre machine, propose la fonctionnalité en opt-in, et vous permet de supprimer à tout moment chaque rognage de visage, chaque embedding et l'index FAISS. Il vous appartient de vous assurer que votre usage respecte les lois qui vous sont applicables.
Oui. Depuis les Paramètres, vous pouvez supprimer en un clic tous les visages détectés, les groupes de personnes et l'index FAISS local des visages. Si vous réactivez ensuite la détection des visages, les vidéos devront être retraitées.
Essayez avec un dossier
La meilleure façon d'évaluer le flux de travail complet de reconnaissance faciale consiste à l'activer dans les Réglages, à traiter un seul projet ou dossier d'archive, puis à voir à quelle vitesse un clip utile devient un filtre par personne réutilisable.
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Aucun compte requis. Vos séquences restent sur votre ordinateur.