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Análisis y clasificación de rostros: visión por computador con OpenCV
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Discusiones sobre este curso
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 actualización
5/18/2023
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
55
Actividades
199
Minutos de video
109
Alumnos en este curso
9.5
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
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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