face regonition refine

app/build.gradle

@@ -1,6 +1,7 @@
 plugins {
     id 'com.android.application'
     id 'org.jetbrains.kotlin.android'
+    id 'kotlin-kapt'
 }
 
 android {
@@ -91,4 +92,9 @@ dependencies {
     implementation files('libs/realtime_tts-release-v2.0.16-20260128-d80cafe.aar')
     implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.9'
     implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.3'
+    
+    // Room dependencies
+    implementation 'androidx.room:room-runtime:2.5.2'
+    kapt 'androidx.room:room-compiler:2.5.2'
+    implementation 'androidx.room:room-ktx:2.5.2'
 }

app/note/design_doc

@@ -140,13 +140,13 @@ https://tianchi.aliyun.com/dataset/93864
    动作 ：
    - 认识用户： haru_g_m22  （高兴动作）
    - 不认识： haru_g_m01（中性动作）
-   AI问候（根据是否认识个性化）
+   AI问候（根据是否认识，节日，时间等因素个性化）
    启动20秒计时器
     ↓
 [等待回复状态]
    动作 ： haru_g_m17 
     ↓
-    ├─ 如果用户在20秒内回复 → 进入[对话状态]
+    ├─ 如果用户按下了麦克风按钮 → 进入[对话状态]
     │      动作 ：根据对话情绪动态调整
     │      - 开心： haru_g_m22 / haru_g_m21 / haru_g_m18 / haru_g_m09 / haru_g_m08
     │      - 悲伤： haru_g_m25 / haru_g_m24 / haru_g_m05 / haru_g_m16
@@ -195,3 +195,62 @@ https://tianchi.aliyun.com/dataset/93864
 [告别状态] （用户离开后）
    动作 ： 简短告别，用语音，→ 等待3秒 → 回到[空闲状态]
 
+11. ## 用户类型区分
+    1. guest 用户 ：
+    
+    - 默认用户ID，当没有检测到人脸时使用
+    - 在 Live2DChatActivity.kt 中初始化为 private var activeUserId: String = "guest"
+    - 表示未通过人脸识别的临时用户
+    2. face_ 用户 ：
+    
+    - 通过人脸识别生成的用户ID，格式为 face_<数字>
+    - 在 FaceDetectionPipeline.kt 中生成： lastFaceIdentityId = match.matchedId?.let { "face_$it" }
+    - 表示通过人脸识别的正式用户
+    ## 转换逻辑
+    当系统检测到人脸时，会触发以下流程：
+
+    1. 人脸检测 ： FaceDetectionPipeline 检测到人脸
+    2. 身份识别 ： FaceRecognizer 尝试识别用户身份
+    3. ID生成 ：如果是新用户，生成新的 face_<数字> ID
+    4. 回调更新 ：通过 onPresenceChanged 回调将 faceIdentityId 传递给 Live2DChatActivity
+    5. ID切换 ： Live2DChatActivity 中的 interactionController.onFacePresenceChanged 会调用 handler.onRememberUser(faceIdentityId, recognized)
+    6. 更新活跃用户 ： onRememberUser 方法会将 activeUserId 更新为 faceIdentityId
+    因此，当检测到人脸时， guest 用户会自动切换为 face_ 用户。
+
+    face_profiles 和 user_memory 表之间的关联是通过 ID转换 实现的，没有专门的关联表：
+
+    ## 关联机制
+    1. ID转换规则 ：
+    - face_profiles 表中的 id 字段（数字）→ 转换为 face_<id> 格式
+    - 例如： id=1 → face_1
+    - 这个转换在 FaceDetectionPipeline.kt 中实现： lastFaceIdentityId = match.matchedId?.let { "face_$it" }
+    2. 关联流程 ：
+    - 系统检测到人脸后，从 face_profiles 表中查找匹配的记录，获取 id
+    - 将 id 转换为 face_<id> 格式的用户ID
+    - 这个用户ID被用作 user_memory 表中的 userId 字段
+    - 通过这个 userId ，两个表就建立了关联
+
+12. 使用 adb shell 直接操作sqlite数据库
+    1. 进入设备 shell
+    adb shell
+    2. 找到应用数据库
+    # 进入应用数据目录
+    run-as com.digitalperson
+
+    # 进入数据库目录
+    cd databases
+
+    # 查看数据库文件
+    ls -la
+    3. 使用 sqlite3 命令查看数据库
+    bash
+    # 打开数据库
+    sqlite3 your_database.db # digital_human.db  face_feature.db 
+
+    # 在 sqlite3 提示符下执行命令：
+    .tables                 # 查看所有表
+    .schema table_name      # 查看表结构
+    SELECT * FROM table_name;  # 查询数据
+    .headers on            # 显示列名
+    .mode column           # 列模式显示
+    .quit                  # 退出