JianMiauandClaude Fable 5
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新增「框選辨識主體」功能，降低相似照片互相認錯（掃描頁 v9）
根本原因：
MindAR 以整張照片的特徵點做比對，同場地、同構圖的照片
（例如活動現場連拍）大部分特徵點落在共同背景（場地線條、
天花板、浮水印），會穩定地互相認錯、播出別張的影片。
調高 warmupTolerance 實測無效：錯誤目標是持續穩定匹配，
嚴格化只是更慢地確認錯的答案。
影響：
背景相似的多組照片無法在同一個特徵檔中正確區分。
修法：
1. 管理頁每組配對新增「框主體」：在照片上拖曳框選最有辨識度
的區域（相對座標存於 pairs.json，照片檔不動），編譯時只用
框內影像產生特徵。框的長寬下限 15%，實測框太小（僅臉部
特寫）會特徵點不足而完全偵測不到。
2. server 新增 PUT /api/pairs/:id/crop 儲存裁切框；更動後
自動標記「有變更尚未編譯」。
3. 掃描頁依 mapping 中的 aspect 與 crop 將影片平面放大平移，
辨識目標雖只是照片的一塊，影片仍精確覆蓋整張照片
（已用假相機截圖驗證幾何）。無裁切的舊資料行為不變。
已知限制：兩張照片若互相拍到彼此的主體（同兩人、同場地的
連拍），框選也無法完全區分——框內容本來就存在於另一張裡。
這種情況仍建議更換其中一張照片。
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-28 11:58:49 +08:00
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