Detección y reconocimiento facial con OpenCV, Python y FaceRecognition ^[1]

Este artículo presenta la manera de lograr la detección y el reconocimiento facial mediante Python y algunas librerías de visión:

OpenCV ----> usa el algoritmo Viola & Jones (Usa el clasificador HAAR)

• Carga el clasificador Haar.

• Inicia la webcam.

• Captura la imagen y la convierte en grises.

• Busca el rostro.

• Dibuja los rectángulos sobre la imagen original.

• Abre una ventana con el resultado.

Face_Recognition ----> diseñada para hacer reconocimiento facial de humanos.

• Carga los rostros de las personas a identificar.

• Extrae las encodings únicas de cada rostro caragado.

• Crea un array con los encodings con sus respectivos nombres.

• Inicia webcam.

• Captura la imagen con la webcam.

• Valida imagen.

• Reduce imagen a tamaño ideal.

• Define tres arrays, que servirán para guardar los parámetros de los rostros que se encuentren en la imagen: Localizacion_rostros,Encodings_rostros,Nombre_rostros.

• Localiza cada rostro y extrae los encodings.

• Recorre el array de encodings y busca si hay coincidencias.

• Dibuja un cuadro verde de los rostros reconocidos y si no, un cuadro rojo.

• Abre una ventana con resultados.

Reconocimiento de imágenes en la web utilizando TensorFlow.js ^[2]

Muestra como reconocer e identificar imágenes haciendo uso de TensorFlow.js. El artículo además habla de las ventajas que tiene JavaScript en comparación con Python en el mundo del machine learning.

Usa redes neuronales y convolucionales que son necesarias para tratar las imágenes que son matrices de pixeles de colores representados en los canales RGB.
Usa librerías externas como:

FaceAPI ----> Beblioteca para reconocimiento facial

TesnsorFlow.js ofrece una serie de modelos pre-entrenados listos para realizar predicciones o ser usados en un proceso de transfer learning.

• PoseNet

• BodyPix

• Coco SSD

• KNN Classifier

CONCLUSIONES
Si bien es cierto existe mucha información y códigos de detección de rostros usando python, Tensorflow.js brinda un entorno más amigable y las herramientas necesarias así como la librería FcaeApi para el reconocimiento facial, además proporciona un modelo pre-entenado podríamos afinar la supervisión pues podemos detectar cada tipo de movimiento que esta realizando la persona la momento de rendir su examen.

Referencias

[1] "Detección y reconocimiento facial con OpenCV, Python y FaceRecognition" (Mayo 2020)

[2] "Reconocimiento de imágenes en la web utilizando TensorFlow.js" (Sep 2019)

Detección y reconocimiento facial con OpenCV, Python y FaceRecognition ^[1]

Este articulo presenta la manera de lograr ela detección y el reconocimiento facial mediante Python y algunas librerías de visión:

OpenCV ----> usa el algoritmo Viola & Jones (Usa el clasificador HAAR)

• Carga el clasificador Haar.

• Inicia la webcam.

• Captura la imagen y la convierte en grises.

• Busca el rostro.

• Dibuja los rectángulos sobre la imagen original.

• Abre una ventana con el resultado.

Face_Recognition ----> diseñada para hacer reconocimiento facial de humanos.

• Carga los rostros de las personas a identificar.

• Extrae las encodings únicas de cada rostro caragado.

• Crea un array con los encodings con sus respectivos nombres.

• Inicia webcam.

• Captura la imagen con la webcam.

• Valida imagen.

• Reduce imagen a tamaño ideal.

• Define tres arrays, que servirán para guardar los parámetros de los rostros que se encuentren en la imagen:Localizacion_rostros,Encodings_rostros,Nombre_rostros.

• Localiza cada rostro y extrae los encodings.

• Recorre el array de encodings y busca si hay coincidencias.

• Dibuja un cuadro verde de los rostros reconocidos y si no, un cuadro rojo.

• Abre una ventana con resultados.

Reconocimiento de imágenes en la web utilizando TensorFlow.js ^[1]

Muestra como reconocer e identificar imágenes hav¿ciendo uso de TensorFlow.js. El artículo además habla de las ventajas que tiene JavaScript en comparación con Python en el mundo del machine learning.

Usa redes neuronales y convolucionales que son necesarias para tratar las imágenes que son matrices de pixeles de colores representados en los canales RGB.
Usa librerías externas como:
FaceAPI ----> Beblioteca para reconocimiento facial

CONCLUSIONES


Referencias

[1] "Detección y reconocimiento facial con OpenCV, Python y FaceRecognition" (Mayo 2020)

[2] "Reconocimiento de imágenes en la web utilizando TensorFlow.js" (Sep 2019)

FUSIÓN DE DATOS EN REDES HETEROGÉNEAS ^[1]
Una red es un grupo o sistema de personas o cosas interconectadas. Al hablar de una red heterogénea nos referimos a una red compuesta de múltiples tipos de objetos y enlaces con diferente infraestructura de red.
El siguiente mapa muestra de manera general lo que es una red heterogénea:

Como se puede apreciar en el mapa anterior, fusionar información es una tarea muy compleja en el cuál encontramos desafíos los cuales están en constante investigación para poder proponer soluciones de diversas maneras y con distintos recursos.
A continuación, se mostrará uno de los desafíos que afronta la fusión de información con su respectiva propuesta de solución.
 
REPRESENTATION LEARNING ON ATTRIBUTED HETEROGENEOUS NETWORKS(AHNs)^[2]

¿Qué son las AHNs?
Son aquellas redes que contienen nodos y enlaces de múltiples tipos, que contienen una estructura rica y una gran variedad de información semántica, que muestran heterogeneidad.La siguiente imagen representa cómo es una red heterogénea atribuida.

En la figura se puede observar que hay dos tipos de meta-paths entre a₂ y a₄, lo que indica información semántica diferente:

• "a₂ --> p₄ --> a₄ " indica una relación de colaboración entre a₂ y a₄;

• " a₂ --> p₂ --> v₂ <-- p₃ <-- a₄" indica a₂ y a₄ puede tener intereses de investigación comunes,

Los métodos basados ​​en meta-paths fusionan simultáneamente nodos y enlaces de múltiples tipos, pero ignora el nodo atributos. Los modelos recientes consideran los atributos de los nodos como nuevos tipos de nodos. Esto aumenta enormemente la complejidad de la topología de red heterogénea como. Por lo tanto, fusionar a la perfección el cabeceo multitipo es una ardua labor.


¿A qué desafíos responde?

1) Cómo fusionar:

• Información de diversas fuentes.

• Estructuras de red.

• Información semántica.

• Atributos de un nodo.

2) Cómo definir la incertidumbre de las incrustaciones de nodos que tienen diversos atributos.



(AHNG) Redes Heterogeneas con una distribución Gaussiana

Esta técnica funciona de manera inductiva para el análisis de redes, como la predicción de enlaces y la agrupación de nodos varios tipos ,los cuales poseen diversos atributos, a través de una red neuronal de dos capas y captura la incertidumbre al incorporar nodos con distribuciones gaussianas.


I.- CODIFICAR ATRIBUTO
Una red neuronal de dos capas, denominada codificador de atributos, procesa los atributos del nodo, la media de las salidas y la covarianza para cada nodo.
Lo anterior se puede representar mediante la última figura:

• f_i representa el vector de atributo para cada nodo u_i

• la primera capa genera una representación intermedia y_i para u_i

• La capa 𝜇 y la capa Σ dan como resultado 𝝁_i y covarianza 𝚺_i respectivamente para el nodo u_i

Formalmente, la relación entre estas variables se puede representar mediante las siguientes ecuaciones:

⎧ 𝑦_𝑖 = 𝜎₁(𝐖₁ 𝐟^T_𝑖 + 𝐛₁)
⎪
⎨ 𝝁_𝑖 = 𝐖_𝜇 𝑦_𝑖 + 𝐛² ,
⎪
⎩ 𝚺_𝑖 = 𝜎₂(𝐖_Σ 𝑦_𝑖 + 𝐛₃)

Donde 𝜎₁ y ​​𝜎₂ representan funciones activas relu y elu, y 𝐖₁, 𝐖_𝜇, 𝐖_Σ representan la matriz de peso de la capa 1, 𝜇 y Σ respectivamente. Los parámetros bien ajustados del codificador de atributos permiten que AHNG sea un modelo de aprendizaje inductivo.



II.- META-PATH BASADO EN RECORRIDOS ALEATORIOS

Un caminante aleatorio basado en meta-paths atraviesa un AHN basado en meta-paths preasignados.
Por ejemplo, dado el meta-path:

P: A₁ --^R₁--> ... --^R_𝑡-1--> A_𝑡 --^R_𝑡--> A_𝑡+1 ... --^R_l--> A_l+1

Tenemos: 𝑢^𝑡_𝑖 denota el nodo u_i que pertenece al tipo t. El caminante al azar va al nodo 𝑢^𝑡_𝑖en el paso j, y en el paso 𝑗 + 1 el nodo 𝑢_{𝑖 + 1} debería satisfacerse con (𝑢^𝑡_𝑖 , 𝑢_{𝑖 + 1}) ∈ 𝐸 y 𝜙 (𝑢_{𝑖 + 1}) = 𝑡 + 1.

En cuanto a los nodos que cumplen con las condiciones anteriores, uno de ellos se elige al azar.
Para cubrir todos los nodos de la red, los modelos de caminatas aleatorias basados ​​en meta-paths deben asegurar tanto el número de caminatas como las caminatas las longitudes suficientes.

III.- APRENDIZ

Los modelos Skip-Gram maximiza la probabilidad de observar un nodo vecino (contexto) basado en una incrustación de nodo central. Estos modelos están basados ​​en el supuesto de independencia condicional: dado una incrustación aprendida, observando que los nodos vecinos se vuelven independientes. Seguimos la pista y formulamos AHNG considerando la heterogeneidad de las redes y los atributos de los nodos.
Un enfoque para parametrizar el modelo skip-gram sigue el literatura en modelos de lenguaje de redes neuronales. Sin embargo, el producto escalar solo considera medios sin la incorporación de covarianzas. Suponemos que la "distancia" entre diferentes tipos de nodos es asimétrica.
Por lo tanto, es necesario utilizar la divergencia de Kullback-Leibler (KL), una medida naturalmente asimétrica, para incorporar la covarianza (denota incertidumbres de las representaciones de nodos).
De tal modo que la función final se denota de la siguiente manera:
donde 𝜎 (𝑥) = 1/(1 + 𝑒𝑥𝑝 (−𝑥)) y 𝑧^𝑡_𝑗 ∈ 𝑁_𝑡 (𝑢_𝑖).
Las muestras negativas denotan nodos que no pertenecen a N_t (u_i), y el tipo de muestra negativa 𝑧^𝑡_𝑘 debe ser igual como 𝑧^𝑡_𝑗.

RESULTADOS
Hay tres elementos necesarios para considerar durante el proceso de aprendizaje de AHNG:

• Estructura de red,

• Información semántica

• Atributos de nodo.

Se realizó la prueba de predicción de enlaces en AMiner el cual muestra que AHNG es compatible con aquellos nodos que no participan en todo el proceso de incorporación.

CONCLUSIONES
Los artículos presentados nos muestran la gran complejidad de lo que es fusionar con datos que son extraídos de redes heterogéneas de distintas fuentes en la "VIDA REAL" donde que cada una de ellas les asigna diferentes atributos según sea necesarios dentro de cada fuente.
Asimismo pudimos conocer los desafíos que enfrentan y la propuesta de solución de uno de ellos, "data fusión" con AHNG, que usa redes neuronales y representan a los nodos como vectores, lo cual hace que matemáticamente sea más fácil de tratar, además de que logra capturar la incertidumbre utilizando distribuciones gaussianas.

Referencias

[1] Z. Yang et al, "Data fusion in heterogeneous Networks" (2019)

[2] M. Liu et al, "AHNG: : Representation learning on attributed heterogeneous network" (2019)

Realme se fundó en mayo de 2018, estableciéndose como una marca de teléfonos inteligentes que ofrece dispositivos con un rendimiento sólido y un diseño moderno en el amplio contexto del comercio electrónico.

Los productos Realme obtuvieron un amplio reconocimiento por su "Poder" y "Estilo" inmediatamente después del lanzamiento. En India, realme creó un milagro de ventas al vender 1 millón de teléfonos móviles en 3 días durante Diwali. Realme también rompió el récord de ventas en Lazada en el sudeste asiático, y se convirtió en la marca número 1 en la categoría de teléfonos móviles de esta plataforma.

Actualmente, realme ha entrado en los mercados de más de 18 países, como China, India, Indonesia, Vietnam, Tailandia, Malasia, Pakistán, Egipto, etc. En mayo de 2019, hemos lanzado en las regiones de Europa. Realme se compromete a ofrecer un rendimiento potente, un diseño elegante, servicios sinceros y explorar más posibilidades para los teléfonos inteligentes.



A por un ecosistema de wearables y dispositivos IoT
Con su estrategia 1+1: Smartphone + AIoT, realme se compromete a llevar el estilo de vida de los jóvenes Smart Trendsetter con experiencia en hardware y software de primera calidad, y el ecosistema UNI AIoT.

Mejorando la experiencia de realme UNI Smart AIoT, realme lanzó su APP oficial llamado realme Link para ayudar a los usuarios a manejar los productos de AIoT de la manera más fácil y práctica posible. Además de su nuevo teléfono inteligente, la marca también planea traer 4 Smart Hubs, incluyendo Smart Screen, Smart Earphones, Smart Watch y Smart Speaker, para ayudar a los jóvenes a gestionar su día a día con varios productos AIoT.




Con varios gadgets de moda, realme quiere crear un ecosistema completo de AIoT en un año

En línea con su espíritu "Dare to Leap", realme se esfuerza continuamente para llevar a los jóvenes los productos más allá de sus expectativas y rápidamente ha logrado más de 25 millones de usuarios globales. Centrándose en AIoT, realme planea crear un ecosistema completo de AIoT en el plazo de un año en torno a "Personal, Hogar y Viaje" con varios gadgets tecnológicos de estilo de vida:

Personal: Dispositivos Wearables, como los auriculares inteligentes o relojes inteligentes
Hogar: Pantalla inteligente, altavoces inteligentes, cámaras inteligentes, robots de barrido, etc.
Viaje: Maletas, cargadores de coche, baterías externas, etc.
realme se ha comprometido a lanzar más de 20 gadgets en 2020. Con ello, pretende mantener su velocidad de crecimiento para convertirse en la marca de mayor crecimiento de AIoT.

Creando tendencias con los jóvenes: los fans de realme votan por el icono de realme Link

Como el popularizador de Tech Trendsetter Lifestyle, realme siempre crea tendencias y estilo con los jóvenes juntos. Por lo tanto, realme invita a los fans de más de 25 países a votar por el icono de realme Link. El icono final es simple y joven, lleno de vitalidad y tecnología.

Con la aplicación realme Link, los teléfonos inteligentes realme están conectados con el Smart Hub TOP 4, gestionando juntos varios productos de AIoT para construir un estilo de vida tecnológico 3 en 1 alrededor de su experiencia "personal, hogar y viaje". Inspirada en el lema "Dare to Leap", realme permitirá a los gadgets de AIoT más populares entre los jóvenes con un diseño de moda y funciones únicas.




¿Quién hace los mejores smartphones?

Ambas marcas comparten un concepto similar, ofrecer la máxima calidad y mejor hardware al menor precio posible. En ese sentido tanto Realme como Xiaomi están ofreciendo al mercado móviles muy potentes y con una potencia brutal.

En cuanto a diseño y rendimiento es muy complicado decir cuál está realizando los mejores teléfonos pero vamos a ponerte varios ejemplos de gamas similares para que veas, un poco, los precios de ambos terminales y su potencia.

• Realme X2 Pro vs Xiaomi Mi 9T Pro: son dos de los rivales más destacados actualmente, ambos ofrecen un procesador de gama alta, un buen diseño, buenas cámaras y mucha potencia. Decir cuál es mejor es complicado, aquí tienes una comparativa.

• Realme X2 vs Xiaomi Mi 9T: entre estos dos la victoria también está muy apretada, aquí tienes una gran comparativa.

• Realme 5 Pro vs Redmi Note 8 Pro: ambos son terminales muy similares pero el hecho de que el Realme 5 Pro monte un Snapdragon y no un MediaTek pone la balanza hacia el lado de Realme, logrando posicionarse con una interesante apuesta en la gama media.

Como puedes ver, no hay nunca un claro vencedor siendo más importante ver qué es lo que más te importa en un teléfono pero Realme, propiedad de Oppo, está optando por incluir siempre el mejor hardware posible, incluso mejor en algunos casos que el que montan los móviles de Xiaomi. Otro detalle diferente es la calidad de las cámaras, donde Realme quizás todavía esté un pasito por detrás de Xiaomi pero no demasiado lejos como para pillarle a medio plazo.



¿Cuál es la más cara?

Si bien es cierto que los teléfonos inteligentes de ambas marcas nos ofrecen excelentes smartphones con extraordinarias características, los precios de estos en realidad no difieren mucho.

Realme juega muy fuerte desde los 199 hasta los 399€ que cuesta su tope de gama, el Realme X2 Pro. Lo mismo hace Xiaomi, que parte desde un precio más bajo con el Redmi Note 8T y sus 180€ para posicionarse con el Mi 9T Pro ahora rondando los 360€. Sin duda, apuestas muy apretadas que rivalizan muy duro en el mercado.


MIUI o ColorOS, ¿cuál tiene el mejor software?

Tanto Xiaomi como Realme han hecho un estupendo trabajo con respecto a las capas de personalización y se han enfocado principalmente en mejorar el rendimiento del móvil. Sin embargo, debido a que MIUI es un sistema que lleva más tiempo en el mercado, está mucho más optimizado si lo comparamos con ColorOS. El sistema operativo de Realme es bueno, pero puede presentar lag en ocasiones.

Es importante destacar que los usuarios de Xiaomi reciben actualizaciones constantemente en todos sus móviles, con la actualización más reciente disponible. Asimismo, MIUI también ofrece la posibilidad de personalizar tu dispositivo mediante un centro de Temas de los cuales tienes cientos para escoger. Aunque ColorOS también dispone de esta característica, no posee tanta variedad como MIUI.

Un punto a favor para ColorOS, es que no aparecen los molestos anuncios mientras haces uso de las aplicaciones pre-instaladas como pasa con MIUI, por lo que consume menos datos. Otra característica a favor, es la posibilidad de deshabilitar muchas de las aplicaciones incorporadas, específicamente aplicaciones de Google como Play Movies, Hangouts, etc. función que fue eliminada a partir de MIUI 9 en adelante.

Pese a esto, creemos que MIUI está un pasito por delante pero ColorOS está mejorando mucho, de hecho en su última versión se parece mucho más al Android nativo.

¿Cuál escoger? ¿Qué pasa a nivel mundial?

Xiaomi se ha podido establecer como una de las principales marcas, debido a sus amplias estrategias de publicidad enfocadas inicialmente al mercado de su propio país de procedencia seguido de la India y luego expandiéndose por todo el mundo.

Con un crecimiento constante, Xiaomi ha podido ocupar el cuarto puesto como fabricante de smartphones a nivel global superando a OPPO, uno de sus rivales más notables. Actualmente, compite con las marcas más importantes a nivel internacional como Samsung, Huawei y Apple. Los envíos se siguen incrementando con respecto al segundo trimestre del año pasado y eso es importante.



Mientras tanto, Realme ha registrado el crecimiento anual más grande de la historia. Ninguna otra marca había llegado al top 10 tan rápido como Realme, con un aumento anual de 848%. Es importante destacar que esta marca lleva en el mercado menos de 2 años, lo que tomó por sorpresa a muchos.

Si el aumento de las ventas de Realme continúa incrementando de manera substancial tal y como ahora, no cabe duda de que puede llegar a ser uno de los fabricantes más potentes del mercado.




Leer también:

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No hay dudas de que la tecnología ha venido avanzando a pasos totalmente increíbles y uno de los campos que no deja de sorprendernos es el de la robótica. Son muchas las invenciones que han traído beneficios incalculables para la sociedad, como por ejemplo, las prótesis. Hay otros inventos que apuntan a la diversión, al ocio e incluso, otros que han ido un poco más allá y se han vuelto hasta polémicos.

Hace ya un tiempo que estamos acostumbrados a los robots de Boston Dynamics. La empresa ha avanzado tanto en el terreno de la robótica que no dejan de suscitar los temores y pasiones que provocaría un hipotético levantamiento robot. De esta forma Boston Dynamics desarrolló en la robótica desde robots humanoides, hasta robots cuadrúpedos.

Aquí te mostramos algunos de ellos:

SPOT
Spot, Aker quiere que el dispositivo use su sistema de cámaras y sensores que conforman su capacidad de rastreo de obstáculos para detectar fugas de gas y responder a ellas de la forma más rápida posible. Hablamos de alta mar, y un fallo así podría ser absolutamente crítico para la supervivencia de la plataforma. Debido a que el robot se puede controlar en remoto, podría servir para otorgar presencia remota en estos mares.

Este perro puede caminar a cinco kilómetros por hora y su autonomía es de unos 90 minutos. Además puede soportar un poco más de 14 kilos y extremas temperaturas. Puede caminar por terrenos hostiles e incluso subir o bajar escaleras. Aunque su aspecto es muy básico, emula muy bien lo que hemos visto en películas futuristas y de ciencia ficción.


ASTRO
Este perro llamado Astro por sus propios inventores, es realmente adorable, tiene en su cabeza una impresora en 3D que funciona como un cerebro con una red neuronal.
Entre las tareas que puede realizar destacan:

• reistencia a las embestidas

• se levanta con sus propias patas

• Puede andar en terrenos difíciles y ser utilizado para operaciones de rescate

• entre otros

Pero al final lo más destacable es su impresora 3D y su capacidad de aprender. Su forma es parecida a la de un Pinscher, pude llegar a ser muy tierno aunque su aspecto diga lo contrario como primera impresión y de seguro te robará el corazón.
Astro es capaz de aprender tareas basado en el sistema de ensayo y error. Sus inventores provienen de la universidad Florida Atlantic y ya es considerado por muchos como el perro cibernético más inteligente.
Expertos en la materia afirman que la ciencia de la robótica no tarda en crear perros que se puedan controlar con dispositivos que se inserten en la piel o que estos puedan sentir objetos con solo mirarlos, debido a este nuevo tipo de inteligencia artificial. ¿A dónde nos llevará todo esto? De seguro a concretar lo que aún es inimaginable.


WildCat
Un cuadrupedo robot de gran rapidez.



BigDog
El robot que es dirigido por servicios militares de alta resistencia



AnTbot
El primer robot que se movió de forma autónoma.


REFERENCIAS:

https://www.3dnatives.com/es/astro-perr ... 270820192/

https://www.flipada.com/antbo-el-juguet ... -tu-mismo/

https://www.elespanol.com/omicrono/hard ... 058_0.html

https://quo.mx/tecnologia/perros-roboti ... ascinante/

https://www.xataka.com/robotica-e-ia/el ... as-ligeros

Hoy en día muchos de nosotros usamos aplicaciones sin preocuparnos en los datos que proporcionamos, son unos cuantos los que revisan las políticas ce privacidad.

Hace solo unos años, el reconocimiento facial parecía sacado de novelas o películas, pero ahora, ¡es todo lo que se necesita para desbloquear nuestros teléfonos! ¡Eso suena como un gran logro! Pero, a pesar de sus logros, conlleva una gran amenaza para todos: usuarios, empresas y el gobierno.

China tiene un gran beneficio en el desarrollo de una tecnología tan avanzada. Tienen un gobierno autoritario junto con una reserva masiva de datos personales. Suministramos equipos de vigilancia, incluido el reconocimiento facial, a más de 230 ciudades de todo el mundo, desde Europa occidental hasta partes de Asia y África subsahariana. ¡Es el mayor proveedor de videovigilancia AI del mundo!.

Incluso el gobierno de los Estado Unidos prohibió el uso de la App Tik Tok en el Ejército, la Guardia Costera y la Fuerza Aérea. Las Fuerzas Armadas consideran que la aplicación, que es parte de la empresa china ByteDance, puede perjudicar su ciberseguridad y facilitar el espionaje del gobierno chino.
Esta misma aplicación funciona con otro nombre (Douyin) y configuración dentro de China para seguir la política de censura que impone el partido comunista.

Puedes entrarte más en el siguiente artículo:

De TikTok a Xiaomi: ¿las aplicaciones y los teléfonos chinos te están espiando?

Además puedes saber más de esta red Social en el siguiente video:

• Apps: Meetic.com, OKCupid, Tinder, Tastebuds, Her, Happn, eHarmony, Grindr, Bumble, Badoo.

• ChatsBots: Google

Si te intereesa saber más ve al siguiente link:

Inteligencia artificial en webs de citas: los cupidos robóticos

“Desarrollamos esta tecnología que identifica todas y cada una de las jugadas del juego”, dijo Shaka Arnon, gerente general de WSC North America. El software utiliza aprendizaje automático o IA para tomar una combinación de señales visuales, de audio y de datos para identificar grandes momentos en los juegos y crear momentos destacados para compartir. En 2019, WSC Sports dijo que produjeron más de 13 millones de clips y destacados en total.

“Les proporcionamos las transmisiones de nuestros juegos y pueden identificar momentos en los juegos, lo que nos permite automatizar la creación y distribución de contenido destacado”, dijo Carney.

La NBA es conocida como una de las pioneras en el deporte, y busca constantemente impulsar la tecnología y la innovación. Carney, que ha trabajado casi dos décadas en la NBA, dijo que cuando se reunió con WSC Sports se mostró escéptico.

“Hemos escuchado el discurso sobre contenido automatizado muchas veces ... rara vez los proveedores de contenido pueden hacerlo”, agregó.

Sin embargo, una prueba piloto con la liga de desarrollo de la NBA cambió rápidamente de opinión al ver el potencial de lo que esta nueva tecnología podría hacer a mayor escala. Hoy, la NBA utiliza la tecnología WSC en todas sus plataformas, incluidas la WNBA, G- League, incluso esports para crear miles de momentos destacados cada temporada.

“Anteriormente, podría llevar una hora cortar un paquete de momentos destacados después del juego”, dijo Carney. “Ahora toma unos minutos crear más de 1,000 paquetes destacados”.





Leer el artículo completo.



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'L’arrivée d’un train en gare de La Ciotat'
(La llegada de un tren a la estación de La Ciotat) es un documental mudo francés que vio la luz a principios de 1896, en el Salon indien du Grand Café (París).

Dura 50 segundos, y en esta película dirigida por Louis Lumière se ve a un tren llegando a la estación de tren. Una escena totalmente cotidiana, pero siempre ha existido el mito sobre la impresión que causó a los primeros asistentes de este clip (de side que muchos se asustaron y que algunos incluso abandonaron la sala).

Aunque, a lo largo de las últimas décadas ya hemos visto cómo la tecnología puede ir mejorando la calidad de las películas antiguas, últimamente estamos comprobando cómo la inteligencia artificial y el uso de las redes neuronales puede dejarnos con la boca abierta cuando son aplicadas en contenido audiovisual.


Denis Shiryaev es un desarrollador que vuelve a demostrarlo, y ha tomado este histórico cortometraje de Louis Lumière y, mediante el uso de "varias redes neuronales", ha conseguido escalarlo para que se vea en 4K.




Además, con el paso del tiempo, esta tecnología se irá sofisticando cada vez más, y será más accesible para todo el mundo. No estará reservada sólo a desarrolladores, y seguramente será muy fácil aplicarla sobre vídeos propios.

Al igual que hemos visto en el mundo de la fotografía, el uso de la inteligencia artificial también nos permite "colorear" un clip antiguo. Nuevamente, esta famosa película de Louis Lumière nos sirve de ejemplo:

¿Qué es la visión artificial?
La visión artificial no es un concepto completamente nuevo. Las cámaras y los lectores de códigos de barras con visión artificial han sido capaces de leer códigos de barras y códigos QR y verificar que los productos tengan las etiquetas correctas. La visión artificial moderna lleva el concepto a nuevos niveles de utilidad.

Expertos cada vez estamos más convencidos que la visión artificial es el futuro de las inspecciones de alimentos. Algunas de las aplicaciones de la visión artificial en la industria alimentaria:

• 1. Captura de cuadros y visión artificial en 3-D

• 2. Clasificación automatizada para grandes lotes de productos

• 3. Cámaras de infrarrojo cercano

Entérate más aquí.