Introducción

1

Servicios Cognitivos de Microsoft para Aplicaciones Inteligentes

2

Servicios Cognitivos: Integración y Análisis de Imágenes y Textos

3

Configuración de Servicios Cognitivos en Azure

4

Seguridad en Servicios Cognitivos de Azure: Claves y Redes Virtuales

Lenguaje

5

Análisis de Sentimientos con Text Analytics

6

Análisis de Sentimientos en Encuestas con Text Analytics

7

Análisis de Sentimientos con Azure Text Analytics

8

Uso de servicios cognitivos para detección de idioma en textos

9

Desarrollo de Apps: Implementación Text Analytics con C# y Azure

Voz

10

Conversión de Voz a Texto en Tiempo Real con Cognitive Services

11

Conversión de Texto a Voz con Azure Speech Services

12

Configuración de Voz a Texto con Azure Cognitive Services

13

Traducción de Voz en Tiempo Real con Azure

14

Reconocimiento de Voz con Azure en Aplicaciones C#

Visión

15

Análisis de Imágenes con Microsoft Computer Vision

16

Implementación de Azure Computer Vision con Visual Studio

17

Análisis de Imágenes con OCR y API de Azure

18

Reconocimiento Facial: Análisis de Características y Emociones

19

Análisis de rostros con Face API: Emociones y atributos clave

20

Análisis de Rostros con API Cognitiva de Azure

LUIS

21

Inteligencia Artificial: Identificación de Intenciones con LUIS

22

Modelado de Intenciones en Aplicaciones de IA

23

Desarrollo de Aplicaciones con Microsoft LUIS: Intenciones y Entidades

24

Modelos prediseñados en LUIS para aplicaciones multilingües

25

Entrenamiento y Pruebas de Modelos en LUIS AI

26

Integración del modelo Luis en aplicaciones de consola

Conclusiones

27

Programación de Servicios Cognitivos con Azure

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Luis Antonio Ruvalcaba Sánchez

Luis Antonio Ruvalcaba Sánchez

Análisis de rostros con Face API: Emociones y atributos clave

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Recursos

¿Qué es el servicio de rostros en la visión por computadora?

El servicio de rostros en la visión por computadora es una herramienta poderosa y versátil que permite reconocer y analizar rostros en imágenes. Este servicio se utiliza para determinar la presencia de rostros en una imagen, su ubicación específica, y ofrece información detallada, como la edad y el género de las personas. Además, es posible identificar características adicionales como accesorios, emociones, y hasta detalles sobre el cabello.

¿Qué permite identificar el servicio de rostros?

  • Presencia y posición de rostros: Detecta la ubicación exacta de los rostros en la imagen.
  • Edad y género: Estima la edad aproximada y determina el género del individuo.
  • Accesorios: Reconoce si la persona lleva gafas, sombreros, o maquillaje.
  • Emociones: Identifica si la persona está mostrando emociones como enojo, felicidad, tristeza o sorpresa.
  • Detalles faciales: Evalúa el vello facial, tipo de cabello, calvicie, y si hay oclusión que impida ver el rostro completamente.
  • Sonrisa y exposición: Determina si la persona está sonriendo (en un rango de 0 a 1) y evalúa la exposición de la imagen.

¿Cuáles son las recomendaciones para mejorar la precisión del análisis de rostros?

Para obtener resultados precisos al utilizar el servicio de análisis de rostros, es importante seguir ciertas recomendaciones en cuanto al formato, tamaño y calidad de las imágenes:

  • Formatos soportados: JPG, PNG, GIF, BMP.
  • Tamaño del archivo: No debe exceder los seis megabytes.
  • Resolución: Detecta imágenes que van desde los 36x36 píxeles hasta 4096x4096 píxeles.
  • Ángulos extremos: Evitar ángulos o encuadres extremos que hagan difícil la detección del rostro.
  • Oclusiones: Asegurar que no haya elementos que dificulten la visualización completa del rostro.

¿Cómo funciona la Face API para la detección de atributos faciales?

La Face API utiliza puntos de referencia faciales para inferir diversos atributos. Estos puntos son esenciales para un análisis detallado de las emociones y otras características faciales.

¿Qué son los puntos de referencia en el reconocimiento facial?

  • Definición: Son marcadores distribuidos por el rostro que ayudan a identificar atributos específicos.
  • Densidad: La Face API utiliza 27 puntos de referencia diferentes.
  • Emociones: Se detectan mediante la probabilidad de que la persona esté enojada, feliz, asustada o tenga una expresión neutral, expresadas en un intervalo de 0 a 1.

¿Cómo mejora la ubicación del rostro el análisis de imágenes?

La ubicación precisa del rostro dentro de la imagen es crucial para evitar errores en el análisis, especialmente evitando ángulos extremos que puedan tergiversar los resultados. Al alinear adecuadamente el rostro con la cámara, se obtiene un análisis más preciso y confiable.

Te animamos a seguir explorando las posibilidades de la API de rostros y a experimentar con su implementación en tus proyectos. Con estos conocimientos, estarás mejor preparado para usar herramientas avanzadas de visión por computadora en el análisis de imágenes.

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