Una guía para la detección de rostros en Python

[frankhuaricacha]

¿Por qué el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático va más allá de las estadísticas. De hecho, nos enfrentamos a los siguientes desafíos técnicos:
- El volumen, la complejidad y la dimensión de los datos a procesar
- La diversidad del contexto: supervisado, no supervisado ...
- La mejora de la potencia de cálculo y la computación en la nube también han permitido que el aprendizaje automático se convierta en un estándar que va más allá de la inferencia estadística.

En este tutorial, veremos cómo crear y lanzar un algoritmo de detección de rostros en Python usando OpenCV y Dlib. También agregaremos algunas funciones para detectar ojos y boca en múltiples caras al mismo tiempo. Este artículo analizará las implementaciones más básicas de detección de rostros, incluidos los clasificadores en cascada, las ventanas HOG y las CNN de aprendizaje profundo.
Cubriremos la detección de rostros usando:
- Clasificadores Haar Cascade usando OpenCV
- Histograma de gradientes orientados utilizando Dlib
- Redes neuronales convolucionales que usan Dlib

github: https://github.com/maelfabien/Machine_L ... _Tutorials

https://towardsdatascience.com/a-guide- ... ab0f6b9fc1