人臉偵測（Face Detection）是一種在數碼影像中識別及定位人類面部的電腦技術。系統會分析畫面，找出當中屬於人臉的區域，並標示其位置。人臉偵測需要相對清晰的正面或接近正面面部影像才能有效運作，因此對攝影機的解像度及安裝角度有較高要求。
人臉偵測是後續人臉識別（Face Recognition）流程的第一步，但兩者屬於不同層次的技術——偵測只負責「找出面部」，識別才涉及「判斷是誰」。人臉識別技術的準確度評測，可參考美國國家標準與技術研究院（NIST 的 Face Recognition Vendor Test）。想了解更多 CCTV AI 分析功能，可參考CCTV AI 智能分析功能一文。
人形偵測（又稱人體偵測、行人偵測，Pedestrian/Human Detection）是偵測影像中人體全身輪廓的技術，是智能視頻監控系統中語義理解的基礎功能之一。與人臉偵測不同，人形偵測不需要清晰的面部影像，只需要判斷畫面中是否存在人體特有的輪廓與比例特徵，因此適用於較遠距離、較大角度範圍的監控場景。
| 比較項目 | 人形偵測 | 人臉偵測 |
|---|---|---|
| 偵測對象 | 人體全身輪廓與比例特徵 | 面部區域位置 |
| 距離與角度要求 | 可接受較遠距離、較廣角度 | 需要較清晰正面或接近正面的面部影像 |
| 典型應用 | 周界防範、出入人流統計、廣角監控範圍 | 出入口管理、閘機、配合門禁系統 |
| 常見誤報抑制 | 過濾樹葉、動物、車燈等非人體移動觸發 | 過濾非正面或角度不足的模糊人臉 |
圍牆、天台邊界、停車場周邊等遠距離、多角度場景，人形偵測不依賴清晰面部影像，能有效減少誤報。
需要配合門禁系統核實身份的位置，應規劃合適的攝影機角度與解像度，以人臉偵測捕捉可用的面部影像。
同一個監控場景可以同時部署人形偵測（廣角周界防範）與人臉偵測（出入口重點位置），分工處理不同管理需求。
選型時需分清「偵測」（找出人臉/人形）與「識別」（判斷身份）是不同層次的功能，按實際需求確認系統具備的能力。
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