面向可搜索视频资料库的人脸识别
ClipCatalog 会检测视频中的人脸，归组反复出现的人物，并把他们变成可在整个资料库中重复使用的人物筛选器。本页介绍的是这项更完整的能力：它如何跨项目、归档硬盘和长期积累的素材库发挥作用。
想要分步教程？查看 如何在视频中查找特定人物 →
在整个资料库中归组反复出现的人物
ClipCatalog 把反复检测到的人脸变成可重复使用的人物分组，让同一位嘉宾、被拍摄者、合作者或家人成为一个搜索维度，而不是依赖记忆才能找到。
让人脸处理保持本地且可控
人脸检测、嵌入计算与分组全部在您的电脑上进行。不会上传任何数据，生成的人脸数据始终保存在加密的本地数据库和 FAISS 索引中。
ClipCatalog 中基于人物探索的工作原理
ClipCatalog 使用设备端 AI 模型检测人脸并计算嵌入向量，再在本地 FAISS 索引中进行比对，归组反复出现的人物。最终结果，就是一个可在整个档案中重复使用的人物筛选器。
启用人脸检测
在设置中开启人脸检测功能。启用前将显示确认对话框，说明该功能及其影响。
人脸被检测并分组
在处理过程中，ClipCatalog 通过 YuNet 检测人脸，并使用 SFace 计算嵌入向量——两者均通过 OpenCV DNN 在本地运行。相似人脸会被聚类为同一人物分组。
按人物筛选整个档案
在搜索面板中选择一人或多人，即可查看整个已索引资料库中的匹配片段。若选择多人，可切换为全部匹配或任意匹配，并叠加标签、转录、日期及其他筛选条件。
面向 Windows 的视频人脸识别软件
ClipCatalog 是视频人脸识别软件——一款桌面应用，而不是网页服务或浏览器扩展。在 Windows 10 和 11 上运行，将素材完全在本地处理，并在可用时调用 GPU。
大多数视频人脸识别软件分为两类：按素材分钟计费的云端 API，或者需要开发者搭建的研究型库。ClipCatalog 都不属于这两类：它像普通 Windows 应用一样安装，索引您已有的文件夹，让非开发者无需写一行代码、也无需按调用付费，就能在数百小时的视频上运行人脸搜索。
每个阶段都在您的 Windows 电脑上本地运行。任何帧、人脸或特征向量都不会离开您的电脑。
面向档案规模的工作流
在家庭档案中复用人物分组
在大型家庭档案中，同一个人会在节日、生日和旅行素材里年复一年地反复出现。把这些反复出现的面孔归成组后，检索过程就从一次性搜索，变成了可重复使用的工作流。
按受访对象搜索长期访谈档案
在运营长线访谈系列或纪录片档案吗？先用嘉宾的人脸进行筛选，把跨季出镜全部拉出来，再结合 转录搜索 找到您记得的那句原话。
按人物回看活动素材
大型活动往往会生成数百条片段，同一批核心人物反复出现。人物筛选器能帮助您从整场活动的档案中，快速聚焦到剪辑真正关心的人。
人脸识别技术能带来什么
分组，而非完美识别
人脸识别功能将相似面孔归类，便于按人物检索片段。该功能采用带阈值和间隔的 k-NN 投票机制降低误匹配率，并限制每人嵌入向量数量，以避免某些面孔出现频次过高造成的偏差。当面部模糊、不完整或严重遮挡时，偶尔可能出现归类错误。
基于缩略图工作
人脸检测运行于采样帧（缩略图），而非视频的每一帧。这使得处理大型图库时仍能捕捉到最明显的面部出现，同时保持处理的实用性。屏幕上极短暂的出现可能无法被检测到。
如果人脸检测功能被禁用
当人脸检测功能关闭时，「素材类型」筛选器将不可用，且精彩度评分会使用较少的信号——因此准确性可能降低。您可随时在设置中重新启用人脸检测功能。了解搜索筛选器 →
何时以及如何使用人脸识别功能
ClipCatalog 中的人脸识别功能旨在保持透明且完全由您掌控。在启用该功能前，应用程序会显示一个确认对话框，其中包含以下声明：
设置界面展示了人脸检测在启用前和启用后的状态。人脸搜索始终是可选功能，您之后也可以关闭它或删除人脸数据。
在本地分析视频中的面部以聚类相似面孔，便于查找同一人的视频内容。
此功能可能涉及生物识别数据，部分国家对此有相关法规限制。
本人承诺在使用该功能时遵守适用法律。
可随时关闭该功能并清除现有面部数据。
组合使用，威力更强
人脸识别是 ClipCatalog 的一个搜索维度。它真正的价值，在于把人物筛选与档案中的其他元数据结合起来，从数千条片段中精确收束到您需要的结果。
相关比较
如果你正在将这一工作流程与其他工具比较，请先查看这些并排对比页面。
常见问题
不会。人脸检测、特征向量计算和分组都在您的电脑上完全本地完成。您的视频素材和人脸数据从不离开您的机器。
ClipCatalog 采用结合了 k-NN 投票、分数阈值和每人样本上限的智能匹配算法，以减少误匹配并避免出现频次过高的人脸造成的偏差。在画面清晰、光照良好且接近正面的镜头中精度最高；远处的人脸、浓重阴影、运动模糊或极端角度可能偶尔出现错误分组。
人脸检测使用轻量开源的 YuNet，人脸特征向量（embedding）由 SFace 计算。两个模型都通过 OpenCV DNN 在本地运行，并随应用一起发布。没有专有云 API，运行时也不会从第三方服务下载任何内容。
在条件允许时，人脸检测与特征向量计算可以使用 OpenCL 加速。如果您的系统不支持 OpenCL，应用会自动回退到 CPU——速度较慢，但在所有受支持的 Windows 电脑上仍能正常工作。
在许多司法管辖区，人脸特征向量（embedding）和人脸几何信息被归类为生物特征数据，可能受到隐私法规的约束，例如欧盟 GDPR、美国伊利诺伊州 BIPA 或类似法律。ClipCatalog 将所有人脸数据保留在您的机器上，该功能采用选择性启用（opt-in）方式，并允许您随时删除所有人脸截图、特征向量和 FAISS 索引。您有责任确保您的使用方式符合适用于您的法律。
可以。在设置中可一键删除所有已检测到的人脸、人物分组以及本地 FAISS 人脸索引。如果之后重新启用人脸检测，将需要重新处理视频。
试用一个文件夹
评估这套更完整的人脸识别工作流，最好的方式是先在设置中启用它，处理一个项目或归档文件夹，然后看看一条有价值的片段能多快变成可重复使用的人物筛选器。
免费试用 ClipCatalog — 最多可索引 500 个视频
无需注册账户。您的视频素材将始终保存在您的电脑上。