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Análisis y clasificación de rostros: visión por computador con OpenCV

Resumen del curso

  • Sea capaz de extraer regiones de interés de una imagen
  • Normalice y preprocese un conjunto de datos de imágenes
  • Construya clasificadores para el reconocimiento facial
  • Valide la exactitud del modelo construído para posteriormente emplearlo en aplicaciones del mundo real
  • Obtenga regiones del rostro humano basado en marcos faciales
  • Cree aplicaciones que analicen diferentes condiciones de cada componente del rostro humano

Público Objetivo

Desarrolladores de aplicaciones y de dispositivos de IoT, científicos de datos, ingenieros de datos, engenieros de aprendizaje de máquina.

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Última atualização

26/12/2022

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Instructores

  • Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

Contenido Detallado

  1. Conociendo el problema

    • Presentación
    • Abriendo una imagen
    • Definiendo una región de interés
  2. Segmentación de rostros

    • Clasificador de cascada de HAAR
    • Trabajando regiones de interés
  3. Clasificación de rostros

    • Separación de imágenes parte 1
    • Separación de imágenes parte 2
    • Estandarización de imágenes
  4. Algoritmos de clasificación

    • Modelo Eigenfaces
    • Modelo Fisherfaces
    • Modelo LBPH
    • Exactitud de los algoritmos
  5. Marcos faciales

    • Introducción a dlib parte 1
    • Introducción a dlib parte 2
    • Extracción de marcos faciales
    • Aspecto de razón parte 1
    • Aspecto de razón parte 2
  6. Aplicaciones del análisis facial

    • Trabajando con videos
    • Identificando apertura de la boca
    • Identificando apertura de los ojos
    • Conclusión

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