Frigate es el mejor NVR de código abierto porque es honesto sobre lo que hace: detección de objetos para personas, coches y paquetes, a alta velocidad de fotogramas en hardware modesto. Deliberadamente no incluye reconocimiento facial, porque los rostros requieren un modelo diferente y una conversación de privacidad distinta. Si quieres que tu notificación del timbre diga “Sarah está en la puerta” en lugar de “persona detectada”, necesitas añadir una capa de reconocimiento facial que se conecte a Frigate.
Las siete mejores aplicaciones de reconocimiento facial para Frigate que encontrarás abajo se ejecutan como contenedores Docker adicionales en el mismo NAS o servidor doméstico, ingieren capturas de pantalla de Frigate a través de MQTT o un gancho REST, y devuelven una identidad nombrada que Home Assistant encamina después a una notificación, un desbloqueo de puerta o una escena de iluminación. Todo se aloja localmente y se ejecuta en Linux. Ningún dato de rostros se envía a terceros.
Qué buscar
- Inferencia solo local. Los fotogramas no salen del servidor.
- Una ruta de integración compatible con Frigate, típicamente MQTT más una llamada REST de captura.
- Identidades entrenables con un puñado de fotos de inscripción por persona.
- Una puntuación de confianza que puedas establecer como umbral en automatizaciones.
- Modos CPU u opcional GPU, porque la mayoría de los laboratorios domésticos no tienen una GPU de sobra.
- Una integración con Home Assistant que muestre la persona nombrada como una entidad.
Tabla de comparación rápida
| Aplicación | Mejor para | Plataformas | Plan gratuito | Precio inicial/mes | Valoración |
|---|---|---|---|---|---|
| Double Take | Orquestador para Frigate + proveedores de rostros | Docker | Totalmente gratis (OSS) | Gratis | El pegamento conectador |
| CompreFace | Reconocimiento facial muy preciso | Docker | Totalmente gratis (OSS) | Gratis | Mejor precisión en pruebas |
| DeepStack | Motor de detección de larga duración con modo facial | Docker | Gratis | Complementos de modelo de pago | Antiguo pero estable |
| Facebox | API de rostros de Machine-Box | Docker | Gratis (limitado) | Soporte de pago | Pilar histórico |
| Home Assistant | Front-end de automatización para la canalización | Docker | Totalmente gratis (OSS) | Gratis | El centro |
| Frigate+ | Servicio de modelo pagado propio de Frigate | Docker | Frigate es gratis | $50/año | Mejora la detección de objetos |
| Immich Face Search | BD de rostros de tu biblioteca de fotos | Docker | Totalmente gratis (OSS) | Gratis | Fuente de datos de entrenamiento gratuita |
Las aplicaciones
1. Double Take – mejor orquestador
Double Take es el conector entre Frigate y uno o más backends de reconocimiento facial. Se suscribe a los eventos MQTT de Frigate, extrae la captura de pantalla de cada persona detectada, la envía a CompreFace o DeepStack para identificarla, y republica un mensaje MQTT con el nombre de la persona y la confianza. Home Assistant entonces hace lo que quieras con eso.
Dónde se queda corta: Único punto de fallo en la canalización. Si Double Take se bloquea, el reconocimiento facial se detiene (Frigate sigue detectando personas). La configuración es YAML y es importante.
Precios:
- Gratis (MIT).
Plataformas: Docker.
Descarga: skrashevich Double Take
En conclusión: Toda configuración de Frigate con rostros alojada localmente usa Double Take. Comienza aquí.
2. CompreFace – mejor precisión
CompreFace de Exadel es el líder en precisión entre los backends de reconocimiento facial gratuitos y alojados localmente. Inscribe 8-15 fotos por persona, verifica tasas de reconocimiento e itera. Incluye APIs REST y gRPC; Double Take se comunica con ello sin problemas.
Dónde se queda corta: La pila de Docker Compose tiene varios servicios (API, base de datos, workers). Se ejecuta cómodamente con 8 GB de RAM; servidores más pequeños tienen dificultades. La inferencia GPU necesita la imagen habilitada para CUDA.
Precios:
- Gratis (Apache 2.0).
Plataformas: Docker.
Descarga: CompreFace GitHub
En conclusión: CompreFace es lo primero a lo que apuntar con Double Take.
3. DeepStack – mejor motor de detección de larga duración
DeepStack es anterior a la mayoría de esta lista y sigue funcionando bien. El modo facial inscribe identidades a través de API, devuelve puntuaciones de confianza y se mantiene bajo sondeo continuo. La imagen Docker es pequeña; también se ejecuta en ARM64 (Synology antiguo, Raspberry Pi 5).
Dónde se queda corta: El desarrollo se ralentizó después de que el equipo original siguiera adelante. Las alternativas más nuevas (CompreFace, InsightFace) la superan en precisión para casos similares.
Precios:
- Nivel gratuito.
- Pago: licencias de modelo preentrenado y niveles de API alojados.
Plataformas: Docker (x86 y ARM).
Descarga: Documentación de DeepStack
En conclusión: DeepStack es la opción si necesitas un backend ligero en hardware ARM.
4. Facebox – pilar histórico
Facebox de Machine-Box es un contenedor de reconocimiento facial basado en REST que Double Take ha soportado desde el primer día. Inscribe identidades a través de API, envía capturas de pantalla, obtén nombres de vuelta. Simple, estable y aún soportado después de la adquisición de Veritone.
Dónde se queda corta: Proyectos más nuevos la han superado en precisión para casos extremos (hermanos, gemelos). El nivel gratuito limita identidades.
Precios:
- Gratis con limitaciones.
- Pago: licencias empresariales.
Plataformas: Docker.
Descarga: Machine-Box Facebox
En conclusión: Facebox es la alternativa de “simplemente funciona” si CompreFace te da problemas.
5. Home Assistant – mejor front-end de automatización
Home Assistant es donde el mensaje MQTT de persona nombrada de Double Take se convierte en “desbloquea la puerta del porche para Sarah, atenúa las luces del pasillo, envía una captura a Slack.” La integración Frigate se instala desde HACS. La integración MQTT está integrada.
Dónde se queda corta: Configurar plantillas para el anuncio lleva una primera tarde. HA se bloquea menos que antes, pero una versión mayor ocasionalmente cambia la sintaxis de una automatización.
Precios:
- Gratis (Apache 2.0). Suscripción en la nube opcional para acceso remoto.
Plataformas: Docker, Home Assistant OS, bare metal.
Descarga: Home-Assistant.io
En conclusión: Home Assistant es la capa que convierte el reconocimiento facial en algo útil en lugar de meramente decorativo.
6. Frigate+ – mejor para mejorar primero la detección de objetos
Frigate+ es el servicio pagado de Blake Blackshear que entrena un modelo personalizado en tus transmisiones de cámara para reducir falsos positivos antes de que se ejecute nunca el reconocimiento facial. No hace reconocimiento facial en sí, pero un Frigate con menos falsos positivos de “persona” significa que Double Take pregunta a CompreFace sobre personas reales, ahorrando CPU.
Dónde se queda corta: $50/año no es gratis (aunque sí apoya al proyecto). No es una solución facial por sí sola.
Precios:
- Pago: $50/año.
Plataformas: Docker.
Descarga: Frigate.video/plus
En conclusión: Frigate+ es la opción “reducir ruido aguas arriba” antes de que afines la canalización de rostros.
7. Immich Face Search – mejor fuente de datos de entrenamiento gratuita
Immich (tu reemplazo autohospedado de Google Fotos) ya ejecuta agrupamiento facial en tu biblioteca de fotos familiares e agrupa rostros por identidad. Exporta una carpeta de imágenes de referencia de alta calidad por persona para sembrar CompreFace o DeepStack. Ahorra una hora señalando con el teléfono a miembros de la familia.
Dónde se queda corta: El modelo facial de Immich difiere de los backends de reconocimiento, así que los clusters exportados necesitan una revisión manual. No es un motor de reconocimiento en tiempo real.
Precios:
- Gratis (AGPL).
Plataformas: Docker.
Descarga: Immich.app
En conclusión: Immich reduce la inscripción de una tarde a un café.
Cómo elegir la correcta
- Todos necesitan Double Take como pegamento.
- Emparéjalo con CompreFace como backend de reconocimiento en hardware x86.
- En servidores ARM (Synology serie J, Raspberry Pi 5), DeepStack podría funcionar mejor que CompreFace.
- Home Assistant convierte el reconocimiento en automatizaciones.
- Opcional: Frigate+ para entrada de Frigate más limpia, Immich Face Search para inscripción más rápida.
No habilites el reconocimiento facial en una cámara de acceso público sin pensar en quién podría pasar. En muchas jurisdicciones eso convierte tu caja de Frigate en un controlador de datos bajo la ley de privacidad.
Preguntas frecuentes
¿Frigate tiene reconocimiento facial integrado?
No nativamente. Frigate detecta objetos (persona, coche, perro, paquete). El reconocimiento facial es una canalización separada a través de Double Take más un backend como CompreFace o DeepStack.
¿Puede ejecutarse el reconocimiento facial en una Raspberry Pi?
DeepStack se ejecuta en una Raspberry Pi 5 con latencia aceptable para un caso de uso de timbre. CompreFace también funciona pero es más pesado; espera unos pocos segundos por detección en hardware Pi. En un mini PC Intel N100 o un NAS Synology serie Plus, ambos funcionan cómodamente en tiempo real.
¿Cuántas fotos de inscripción necesita un rostro?
CompreFace y DeepStack ambos mejoran hasta alrededor de 15 fotos por persona, tomadas en diferentes iluminaciones y ángulos. Más allá de eso los retornos disminuyen. Menos de 5 fotos usualmente produce coincidencias de baja confianza.
¿Se necesita un Coral TPU para reconocimiento facial con Frigate?
La TPU Coral acelera la detección de objetos de Frigate, no el reconocimiento facial. El reconocimiento facial usa modelos diferentes. Una GPU (o una CPU modesta) es suficiente para CompreFace y DeepStack.
¿Puedo ejecutar Double Take y Frigate en el mismo host Docker?
Sí; esa es la implementación estándar. Dale a cada uno su propio prefijo de tema MQTT, monta la misma carpeta de clips en ambos si quieres que Double Take lea capturas de Frigate directamente, y coloca ambos detrás del mismo proxy inverso.
