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Análisis y clasificación de rostros: visión por computador con OpenCV

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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 actualización

5/18/2023

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55

Actividades

199

Minutos de video

104

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo el problema

    • Presentación
    • Abriendo una imagen
    • Definiendo una región de interés

  2. 2. Segmentación de rostros

    • Clasificador de cascada de HAAR
    • Trabajando regiones de interés

  3. 3. Clasificación de rostros

    • Separación de imágenes parte 1
    • Separación de imágenes parte 2
    • Estandarización de imágenes

  4. 4. Algoritmos de clasificación

    • Modelo Eigenfaces
    • Modelo Fisherfaces
    • Modelo LBPH
    • Exactitud de los algoritmos

  5. 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. 6. Aplicaciones del análisis facial

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

Conocimiento real para el mundo digital.

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