Frigate adalah NVR open-source terbaik karena jujur tentang apa yang dilakukannya: deteksi objek untuk orang, mobil, dan paket, dengan FPS tinggi pada perangkat keras sederhana. Secara sengaja tidak melakukan pengenalan wajah, karena wajah adalah model yang berbeda dan percakapan privasi yang berbeda. Jika Anda ingin notifikasi bel pintu Anda mengatakan “Sarah sedang di depan pintu” alih-alih “orang terdeteksi,” Anda perlu menambahkan lapisan pengenalan wajah yang terintegrasi dengan Frigate.
Tujuh aplikasi terbaik untuk pengenalan wajah Frigate di bawah berjalan sebagai kontainer Docker tambahan di NAS atau homelab yang sama, menelan snapshot Frigate melalui MQTT atau hook REST, dan mengembalikan identitas bernama yang kemudian Home Assistant arahkan ke notifikasi, pembuka kunci, atau adegan cahaya. Semuanya self-hosted dan berjalan di Linux. Tidak ada yang mengirim data wajah ke pihak ketiga.
Apa yang harus dicari
- Inferensi lokal saja. Tidak ada frame yang keluar dari kotak.
- Jalur integrasi yang ramah Frigate, biasanya MQTT ditambah panggilan REST snapshot.
- Identitas yang dapat dilatih dengan beberapa foto pendaftaran per orang.
- Skor kepercayaan yang dapat Anda tetapkan threshold di otomatisasi.
- Mode CPU atau GPU opsional, karena sebagian besar homelab tidak memiliki A100 cadangan.
- Integrasi Home Assistant yang menampilkan orang bernama sebagai entitas.
Tabel perbandingan cepat
| Aplikasi | Terbaik untuk | Platform | Paket gratis | Harga mulai/bulan | Rating |
|---|---|---|---|---|---|
| Double Take | Orkestrasi untuk Frigate + penyedia wajah | Docker | Sepenuhnya gratis (OSS) | Gratis | Lem penghubung |
| CompreFace | Pengenalan wajah sangat akurat | Docker | Sepenuhnya gratis (OSS) | Gratis | Akurasi terbaik dalam tes |
| DeepStack | Deteksi jangka panjang dengan mode wajah | Docker | Gratis | Add-on model berbayar | Lebih lama tetapi stabil |
| Facebox | API wajah Machine-Box | Docker | Gratis (terbatas) | Dukungan berbayar | Andalan historis |
| Home Assistant | Front-end otomatisasi untuk pipeline | Docker | Sepenuhnya gratis (OSS) | Gratis | Pusatnya |
| Frigate+ | Layanan model berbayar milik Frigate | Docker | Frigate gratis | $50/tahun | Meningkatkan deteksi objek |
| Immich Face Search | Basis data wajah dari perpustakaan foto Anda | Docker | Sepenuhnya gratis (OSS) | Gratis | Sumber data pelatihan gratis |
Aplikasi-aplikaannya
1. Double Take – orkestrasi terbaik
Double Take adalah penghubung antara Frigate dan satu atau lebih backend pengenalan wajah. Berlangganan acara MQTT Frigate, menarik snapshot untuk setiap orang yang terdeteksi, mengirimnya ke CompreFace atau DeepStack untuk identifikasi, dan menerbitkan kembali pesan MQTT dengan nama orang dan kepercayaan. Home Assistant kemudian melakukan apa pun yang Anda inginkan dengan itu.
Di mana ia jatuh pendek: Titik kegagalan tunggal dalam pipeline. Jika Double Take mogok, pengenalan wajah berhenti (Frigate terus mendeteksi orang). Konfigurasi adalah YAML dan penting.
Harga:
- Gratis (MIT).
Platform: Docker.
Unduh: skrashevich Double Take
Garis bawah: Setiap pengaturan Frigate wajah self-hosted menggunakan Double Take. Mulai dari sini.
2. CompreFace – akurasi terbaik
CompreFace dari Exadel adalah pemimpin akurasi di antara backend pengenalan wajah gratis dan self-hosted. Daftarkan 8-15 foto per orang, verifikasi tingkat pengenalan, dan ulangi. Kapal REST dan API gRPC; Double Take membicarakannya langsung dari kotak.
Di mana ia jatuh pendek: Stack Docker Compose memiliki beberapa layanan (API, basis data, pekerja). Berjalan nyaman di RAM 8 GB; kotak yang lebih kecil berjuang. Inferensi GPU memerlukan gambar yang diaktifkan CUDA.
Harga:
- Gratis (Apache 2.0).
Platform: Docker.
Unduh: CompreFace GitHub
Garis bawah: CompreFace adalah apa yang ditunjukkan Double Take pertama kali.
3. DeepStack – mesin deteksi jangka panjang terbaik
DeepStack mendahului sebagian besar daftar ini dan masih berjalan dengan baik. Mode wajah mendaftarkan identitas melalui API, mengembalikan skor kepercayaan, dan bertahan di bawah polling berkelanjutan. Gambar Docker kecil; juga berjalan di ARM64 (Synology lama, Raspberry Pi 5).
Di mana ia jatuh pendek: Pengembangan melambat setelah tim asli pindah. Alternatif yang lebih baru (CompreFace, InsightFace) mengalahkannya pada akurasi untuk doppelgänger.
Harga:
- Tingkat gratis.
- Berbayar: lisensi model yang telah dilatih sebelumnya dan tingkat API yang dihosting.
Platform: Docker (x86 dan ARM).
Unduh: Dokumen DeepStack
Garis bawah: DeepStack adalah pilihan jika Anda memerlukan backend ringan pada perangkat keras ARM.
4. Facebox – andalan historis
Facebox dari Machine-Box adalah kontainer pengenalan wajah berbasis REST yang didukung Double Take sejak hari pertama. Daftarkan identitas melalui API, POST snapshots, dapatkan nama kembali. Sederhana, stabil, dan masih didukung setelah akuisisi Veritone.
Di mana ia jatuh pendek: Proyek yang lebih baru telah mengalahkannya pada akurasi untuk kasus tepi (saudara, kembar). Tingkat gratis membatasi identitas.
Harga:
- Gratis dengan batasan.
- Berbayar: lisensi perusahaan.
Platform: Docker.
Unduh: Machine-Box Facebox
Garis bawah: Facebox adalah fallback “itu hanya berfungsi” jika CompreFace berjuang dengan pengaturan Anda.
5. Home Assistant – front-end otomatisasi terbaik
Home Assistant adalah tempat pesan MQTT orang bernama dari Double Take berubah menjadi “buka pintu beranda untuk Sarah, redam lampu lorong, ping Slack dengan snapshot.” Integrasi Frigate dipasang dari HACS. Integrasi MQTT built-in.
Di mana ia jatuh pendek: Menyiapkan template untuk pengumuman membutuhkan malam pertama. HA rusak lebih sedikit daripada dulu, tetapi rilis besar kadang-kadang menggeser sintaksis otomatisasi.
Harga:
- Gratis (Apache 2.0). Langganan cloud opsional untuk akses jarak jauh.
Platform: Docker, Home Assistant OS, bare metal.
Unduh: Home-Assistant.io
Garis bawah: Home Assistant adalah lapisan yang membuat pengenalan wajah berguna bukan hanya dekoratif.
6. Frigate+ – terbaik untuk meningkatkan deteksi objek terlebih dahulu
Frigate+ adalah layanan berbayar Blake Blackshear yang melatih model kustom pada aliran kamera Anda untuk mengurangi positif palsu sebelum pengenalan wajah pernah berjalan. Ia tidak melakukan pengenalan wajah itu sendiri, tetapi Frigate dengan lebih sedikit positif palsu “orang” berarti Double Take bertanya kepada CompreFace tentang orang nyata, menghemat CPU.
Di mana ia jatuh pendek: $50/tahun bukan gratis (meskipun itu mendukung proyek). Bukan solusi wajah dengan sendirinya.
Harga:
- Berbayar: $50/tahun.
Platform: Docker.
Unduh: Frigate.video/plus
Garis bawah: Frigate+ adalah pilihan “kurangi kebisingan hulu” sebelum Anda menyetel pipeline wajah.
7. Immich Face Search – sumber data pelatihan gratis terbaik
Immich (pengganti Google Photos self-hosted Anda) sudah menjalankan pengelompokan wajah di seluruh perpustakaan foto keluarga Anda dan mengelompokkan wajah berdasarkan identitas. Ekspor folder gambar referensi berkualitas tinggi per orang untuk menyemai CompreFace atau DeepStack. Menghemat satu jam menunjukkan ponsel Anda ke anggota keluarga.
Di mana ia jatuh pendek: Model wajah Immich berbeda dari backend pengenalan, jadi kluster yang diekspor memerlukan pembersihan manual. Bukan mesin pengenalan real-time.
Harga:
- Gratis (AGPL).
Platform: Docker.
Unduh: Immich.app
Garis bawah: Immich mengurangi pendaftaran dari malam ke istirahat kopi.
Cara memilih yang tepat
- Semua orang membutuhkan Double Take sebagai lem.
- Pasangkan dengan CompreFace sebagai backend pengenalan pada perangkat keras x86.
- Pada kotak ARM (Synology seri J, Raspberry Pi 5), DeepStack mungkin berjalan lebih baik daripada CompreFace.
- Home Assistant mengubah pengenalan menjadi otomatisasi.
- Opsional: Frigate+ untuk input Frigate yang lebih bersih, Immich Face Search untuk pendaftaran yang lebih cepat.
Jangan aktifkan pengenalan wajah pada kamera yang menghadap publik tanpa memikirkan siapa yang mungkin berjalan melewati. Di banyak yurisdiksi itu mengubah kotak Frigate Anda menjadi pengontrol data di bawah hukum privasi.
FAQ
Apakah Frigate memiliki pengenalan wajah bawaan?
Tidak secara native. Frigate mendeteksi objek (orang, mobil, anjing, paket). Pengenalan wajah adalah pipeline terpisah melalui Double Take ditambah backend seperti CompreFace atau DeepStack.
Bisakah pengenalan wajah berjalan di Raspberry Pi?
DeepStack berjalan di Raspberry Pi 5 dengan latensi yang dapat diterima untuk kasus penggunaan bel pintu. CompreFace juga bekerja tetapi lebih berat; harapkan beberapa detik per deteksi pada perangkat keras Pi. Pada mini PC Intel N100 atau NAS seri Synology Plus, keduanya berjalan dengan nyaman dalam waktu nyata.
Berapa banyak foto pendaftaran yang dibutuhkan wajah?
CompreFace dan DeepStack keduanya meningkat hingga sekitar 15 foto per orang, diambil dalam pencahayaan dan sudut yang berbeda. Lebih dari itu pengembalian berkurang. Lebih dari 5 foto biasanya menghasilkan kecocokan kepercayaan rendah.
Apakah Coral TPU diperlukan untuk pengenalan wajah dengan Frigate?
Coral TPU mempercepat deteksi objek Frigate, bukan pengenalan wajah. Pengenalan wajah menggunakan model yang berbeda. GPU (atau CPU sederhana) cukup untuk CompreFace dan DeepStack.
Bisakah saya menjalankan Double Take dan Frigate di host Docker yang sama?
Ya; itu adalah penyebaran standar. Berikan masing-masing awalan topik MQTT sendiri, pasang folder klip yang sama ke keduanya jika Anda ingin Double Take membaca snapshot Frigate langsung, dan letakkan keduanya di belakang proxy terbalik yang sama.
