Mejorar detección facial: reducir umbral mínimo a 0.1 y añadir depuración avanzada

streamlit_app.py

@@ -194,6 +194,20 @@ def main():
         # Si no se encontraron rostros, devolver lista vacía
         if not bboxes:
             print(f"No se detectaron rostros con confianza > {conf_threshold}")
+            print("Sugerencias para mejorar la detección:")
+            print("1. Ajustar la iluminación - evitar contraluces")
+            print("2. Reducir el umbral de confianza por debajo de 0.3")
+            print("3. Mirar directamente a la cámara")
+            print("4. Verificar que la cámara esté enfocada")
+            
+            # Verificar si hay detecciones con umbral más bajo para depuración
+            for i in range(detections.shape[2]):
+                confidence = detections[0, 0, i, 2]
+                if confidence > 0.05:  # Umbral muy bajo para depuración
+                    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
+                    x1, y1, x2, y2 = box.astype("int")
+                    print(f"Detección de baja confianza: {confidence:.3f} en [{x1},{y1},{x2},{y2}]")
+            
             return []
         
         # Devolver las cajas detectadas
@@ -2463,9 +2477,9 @@ def main():
                     
                     continuous_confidence_threshold = st.slider(
                         "Detection confidence", 
-                        min_value=0.3, 
+                        min_value=0.1, 
                         max_value=0.9, 
-                        value=0.5, 
+                        value=0.3, 
                         step=0.05,
                         key="continuous_confidence_threshold"
                     )