👁️‍🗨️ Smart Face Detection System

Sistema inteligente de reconocimiento facial en tiempo real, conectado con Telegram. Permite identificar personas conocidas, detectar desconocidos y aprender automáticamente desde el chat, sin necesidad de reiniciar el sistema.

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📌 Descripción

Este sistema utiliza una cámara IP (RTSP) para capturar imágenes en vivo. Detecta rostros con face_recognition y los compara con una base de datos local. Si encuentra un rostro no registrado, captura automáticamente múltiples imágenes y envía la primera por Telegram al usuario, quien puede decidir si se trata de alguien conocido.

El sistema aprende automáticamente a partir de la respuesta del usuario: si es alguien conocido, las imágenes se renombran, se mueven al dataset y se regeneran los embeddings para mejorar el reconocimiento en el futuro.

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🧠 ¿Cómo funciona?

1. 📷 Captura de imagen desde cámara IP
2. 🧠 Detección de rostro y comparación con base de datos local
3. 🟢 Si es conocido:
   • Se notifica con nombre y hora exacta vía Telegram
4. 🔴 Si es desconocido:
   • Se capturan 20 imágenes de su rostro
   • Se envía la primera por Telegram al usuario
   • El usuario responde “Sí” o “No”
5. ✏️ Si el usuario lo identifica:
   • Se renombra la carpeta
   • Se generan los embeddings del nuevo individuo
   • El sistema se actualiza automáticamente en tiempo real
6. 🗑️ Si el usuario responde “No”:
   • Las imágenes temporales se eliminan
7. 🔁 Si hay múltiples desconocidos:
   • Se encolan en orden de aparición
   • Se procesan uno por uno
8. 🧠 Si una persona ya conocida es identificada como desconocido:
   • El usuario puede actualizar su dataset con más imágenes
   • Esto aumenta la robustez del sistema en detecciones futuras

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🖼️ Estructura del Proyecto

face-detection-system/
├── labs/                # Scripts funcionales
│   ├── cam_test.py                # Testeo de cámara local (Tapo C-210)
│   ├── img_capture.py             # Captura de dataset por rostro
│   ├── generate_embeddings.py     # Embedding facial y persistencia
│   ├── live_compare.py            # Imagen en vivo vs embeddings
│   └── bot_master.py              # Módulo Telegram + cam + Auto-entrenamiento
│
├── notebooks/           # Notebooks de desarrollo
│   ├── cam_test.ipynb
│   ├── img_capture.ipynb
│   ├── generate_embeddings.ipynb
│   ├── live_compare.ipynb
│   └── bot_master.ipynb
│
├── script_principal/    # Script principal del sistema
│   └── cap_rostro.py
│
├── docs/                # Documentación técnica extendida
│   └── README_TECNICO.md
│
├── requirements.txt     # Dependencias del proyecto
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

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⚙️ Requisitos

🐍 Python

• Python 3.8 o superior recomendado

📦 Dependencias

Instaladas con requirements.txt, pero algunas esenciales son:

• opencv-python
• face_recognition
• numpy
• python-telegram-bot
• requests
• pickle

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🚀 Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/naguu12/face_detection_system.git
cd face_detection_system

2. Crear y activar entorno virtual

🔸 En Windows:

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

🔸 En Linux / macOS:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Verificar versión de Python

python --version
 ✅ Asegurate de estar usando Python 3.8 o superior

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🔐 Configurar token de Telegram y cámara IP

Editá el archivo cap_rostro.py y completá las siguientes variables:

TELEGRAM_TOKEN = "tu_token_de_telegram"
CHAT_ID = "tu_chat_id"
CAMARA_RTSP = "rtsp://usuario:contraseña@IP:puerto/stream"

Obtené tu token creando un bot con BotFather en Telegram usando /newbot.

▶️ Ejecución del sistema:

python script_principal/cap_rostro.py

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📘 Para documentación técnica extendida y casos de uso, ver: docs/README_TECNICO.md

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✍️ Autor

Creado por Nahuel Aguirre
📍 Geofísico | Científico de Datos | Entusiasta de Machine Learning e IA en general
🔗 LinkedIn
📩 nahuuaguirre@outlook.es

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🛡️ Licencia

Este proyecto se publica bajo la Licencia MIT.