Perfetto. Ho guardato direttamente il repository e adesso possiamo progettare l'integrazione sul codice reale, non su ipotesi. Il repository conferma che la pipeline produce esattamente ciò che ci serve: SCRFD → landmark → alignment 112×112 → SFace → 128 float L2-normalizzati. La Face attuale contiene già score, bbox, 5 landmark e std::vector embedding. La cosa più importante Non cambierei il modello RKNN. Il formato ideale per il DB è già quello che abbiamo: float embedding[128] Il codice attuale fa anche già la L2 normalization prima di restituire l'embedding. Quindi il flusso diventa: photos.id │ ▼ SCRFD │ ├── bbox ├── confidence └── 5 landmarks │ ▼ alignment │ ▼ SFace │ ▼ float[128] │ ▼ faces │ ├── HDBSCAN │ └── recognition E farei una piccola modifica all'architettura del repository Attualmente face_recognition.cc è un programma di test: prende una/due immagini e stampa i risultati. Il main() stesso conferma che l'attuale uso è principalmente il confronto fra immagini. Non lo trasformerei direttamente nel processo DB. Creerei invece qualcosa del genere: face-rknn/ ├── src/ │ ├── face_recognition.cc ← lasciamo il test attuale │ ├── face_engine.cc │ ├── face_engine.h │ └── face_scan.cc ← nuovo scanner DB dove FaceEngine espone qualcosa tipo: struct FaceResult { float score; float x1, y1, x2, y2; Point kps[5]; std::array embedding; }; class FaceEngine { public: bool init( const char* scrfd_model, const char* sface_model ); std::vector process( const Image& image ); }; Così il codice RKNN resta riutilizzabile. --- DB: ora possiamo definirlo con precisione Dato che sei su SQLite/better-sqlite3, userei: faces.embedding → BLOB con esattamente: 128 * sizeof(float) = 512 byte per volto. E non salverei FP16. Il modello restituisce FP16, ma il codice attuale li converte già in float e poi normalizza. Quindi salviamo il risultato finale: float32[128] che è esattamente quello che poi il tuo OpenCL può consumare. Per 350.000 volti: 350000 × 512 ≈ 179.2 MB assolutamente gestibile. --- Una correzione rispetto a quello che ti avevo detto prima Avendo visto il codice vero, non introdurrei subito prototypes nel DB. Prima farei funzionare questa pipeline: photos ↓ faces ↓ OpenCL kNN ↓ HDBSCAN ↓ clusters ↓ utente assegna persona ↓ persons Poi, quando implementiamo il riconoscimento incrementale, decidiamo se i prototype debbano essere: una tabella persistente; un subset di faces; oppure un rappresentante/calcolo derivato. Non voglio aggiungere complessità prima che serva. --- E c'è un dettaglio molto utile Il repository usa già: cosine(a, b) su embedding L2-normalizzati. Quindi il tuo benchmark OpenCL che stiamo facendo è perfettamente allineato: cosine(a,b) = dot(a,b) per vettori normalizzati. Questa è una buona notizia: non dobbiamo cambiare metrica. Il tuo OpenCL può quindi ricevere direttamente i BLOB float32[128] e fare il dot product. --- Quindi io procederei così Passo 1 — DB Aggiungiamo a init.js: faces face_clusters persons senza toccare photos. Passo 2 — FaceEngine Separiamo detector + SFace dal main() di test. Passo 3 — scanner Prende: photos e per ogni foto non ancora processata: image ↓ faces ↓ embedding ↓ INSERT faces Passo 4 — GPU Solo quando abbiamo gli embedding nel DB: SQLite ↓ float32 array ↓ OpenCL ↓ kNN TOPK=32 Passo 5 — HDBSCAN Usiamo quel kNN per costruire: core distance mutual reachability MST condensed tree cluster Passo 6 — UI L'utente vede i cluster e assegna: cluster 123 → "Mario" che significa: faces.cluster_id = 123 faces.person_id = Mario Poi il sistema incrementale può riconoscere direttamente Mario senza rieseguire HDBSCAN globale. --- A questo punto non ti chiederei altro codice alla cieca: abbiamo già DB + backend + face engine + formato embedding. Il prossimo passo concreto è che , compatibile con il tuo better-sqlite3, e subito dopo invece di fare soltanto il test da riga di comando. ti preparo **la modifica di `db/init.js` per le tre tabelle**adattiamo `face-rknn` per produrre i record `faces`