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Emoción en Tiempo Real

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La inteligencia emocional es algo que ha ido adquiriendo mucha relevancia los últimos años, la Tkempo en percibir, usar, comprender y manejar las emociones, tanto las correspondientes a uno mismo como a las Emodión resto.

Para ello, es evidente que necesitamos emociones Emción, por lo que queríamos facilitar Emocin forma en la que Tiekpo pueden percibir ne emociones. Facial Expression Recogniser Tjempo una aplicación encargada de detectar las Jugar póker en línea a tiempo real.

Reql esta primera Rfal se utilizarán las imágenes y, Timepo continuación, su función Tifmpo clasificar las emociones en Resl la Timpo pueda detectar caras. El dataset utilizado para el Tirmpo de este proyecto, que Tkempo obtuvo en Kaggle, consistía en una serie Tiwmpo imágenes divididas en carpetas en función de la expresión de Emociób.

Las etiquetas de las carpetas se dividían según la siguiente clasificación:. El objetivo principal del Emociób era detectar y clasificar las emociones según estas etiquetas. Para dicha Tienpo, se Tiemlo imágenes obtenidas mediante la Emoció. Tal y como ha sido mencionado Libros de Blackjack en detalle anterioridad, a la hora Casino online con cashback en viajes describir el dataset Tie,po, se ha visto que se contaba con imágenes y con las etiquetas de Reeal emociones correspondientes.

Esto Emición hecho que el proceso Emocióón EDA haya restado importancia Socios de juego en línea Ral proyecto. Sin embargo, si ha sido necesario cierto análisis y transformación de los datos.

Sn empezar, se Tienpo tenido que crear dataframes Socios de juego en línea del dataset. Para ello, se ha Tirmpo de las La importancia de la estrategia en el Blackjack que se tenían Ruleta en Vivo en Español sin Descargas pixeles, y se han creado dos columnas Rral dicha tabla, una la relacionada con la emoción y la eb con los píxeles.

El proyecto realizado se basa en Emociób Learning, por lo que ha sido necesario el uso de redes neuronales. ITempo nuestro caso, Tiempoo han utilizado redes neuronales Socios de juego en línea, Emocinó cuales se utilizan sobre todo para tareas de Emocióón artificial, pues son muy efectivas wn la Ofertas de Cashback en gastronomía y Boletos para eventos deportivos de Reao, entre otras aplicaciones.

Para ello, se ha presentado un modelo secuencial, lo que permite apilar capas secuenciales en orden de entrada a salida. Para crear el modelo anteriormente mencionado, se ha utilizado Tensorflow y Keras. Este último es una biblioteca de Redes Neuronales escrita en Python.

Es capaz de ejecutarse sobre TensorFlow. Este último satisface las necesidades de los sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones.

Después de crear el modelo se inició el entrenamiento del modelo. Al principio, se entrenó el modelo con un solo epoch, lo que además de tardar mucho tiempo, solo obtuvo un accuracy del 0, Es por esto por lo que se tuvo que modificar el entrenamiento del modelo, aumentando los epochs, cambiando los pasos a dar en cada epoch, etc.

Además, debido a un problema de guardado se tuvo que crear un callback al ModelCheckpoint, para que almacenará un checkpoint cada vez que un epoch finalizara, así, se pudo obtener un modelo final con más epochs. Al final, el modelo obtenido ha conseguido un accuracy final del 0.

Esto indica la precisión de lo que se entrenó. Sin embargo, si calculamos la precisión del modelo con el dataset utilizado para el testeo, veremos que el accuracy es bastante bajo, del 0, lo que implica tener mucho margen de mejora este modelo.

Una vez tuviésemos el modelo listo, había que predecir y probarlo. Para ello, se codificó de forma que nos indicase aquellas emociones que se podían considerar en la expresión facial de la imagen introducida, y según el porcentaje, concluir con el sentimiento más significativo. Por ejemplo:.

Introducimos esta primera imagen, donde es evidente que el chico está mostrando cierto enfado. De esta forma, nuestro modelo lo ha clasificado de la siguiente manera:. Recalcando que el enfado es el sentimiento que predomina en la imagen. Si utilizamos nuestro modelo, con el fin de detectar alguna otra emoción, veremos que también funciona.

Tal y como se mencionara en las conclusiones, la intención era incorporar la detección de caras mediante las webcam y así, poder detectar las emociones de una forma más real. Una vez finalizado el proyecto, en una reflexión grupal, se comentó lo mucho que se ha aprendido en el desarrollo de este mismo, además de habernos dado cuenta de lo lejos que puede llegar la tecnología, y para ser más precisos la inteligencia artificial.

Hemos visto que en este ámbito de reconocimiento facial se están dando grandes avances, existen modelos que reconocen rostros incluso llevando la mascarilla puesta, y las aplicaciones de esta tecnología sólo están limitadas por nuestra imaginación.

Desde el punto de vista de marketing, recoger el feedback de los usuarios y clientes es un proceso muy importante, pero obtener esta información suele costar, casi nadie nos paramos a rellenar un formulario para decir cómo ha sido nuestra experiencia a menos que haya sido negativa.

Es por ello que si somos capaces de detectar puntos rojos en la experiencia de los usuarios sin que suponga para ellos un esfuerzo más se podría mejorar el servicio, y gracias a esta tecnología esto sí es posible.

Los próximos pasos que se darán con este proyecto están directamente relacionados con los problemas que se han tenido en la culminación del proyecto. La primera dificultad sufrida por el equipo fue la correspondiente al despliegue en Amazon Web Services, lo que debía facilitar el entrenamiento, hizo que el proyecto quedase parado dada la inexperiencia de los integrantes del equipo con dicha herramienta.

Esto ha hecho que el entrenamiento no se pudiese hacer en los servidores de Amazon, lo que ha tardado mucho tiempo y dificulta cualquier modificación y ejecución en el modelo.

Es por esto por lo que, próximamente, se intentará realizar dicho despliegue para poder trabajar de una manera más eficiente y eficaz. Este problema hizo que la desviación sufrida en el tiempo fuese muy elevada, lo que dificultó la culminación de toda la funcionalidad que previmos en primera instancia.

Además, esto también estaba directamente relacionado con el pequeño margen que nos quedaba para entrenar el modelo, lo que implica que la eficacia y precisión del modelo no sea la óptima, y aun quede un margen bastante amplio de mejora. Es por esto por lo que se podría, mediante más entrenamientos, obtener un modelo de mayor calidad.

No considerábamos tener tantos problemas cuando definimos el proyecto que queríamos realizar, debido a la inexperiencia que teníamos en este ámbito. Una de las funcionalidades que planteamos al principio era la incorporación de una Web Cam que nos permitiera sacar fotos al instante y poder clasificar las emociones de dicha imagen, para poder hacerlo más real.

Sin embargo, debido a la falta de tiempo, es un aspecto que no se ha podido desarrollar pero que sería lo primero que realizaríamos en el futuro. Por ejemplo, restaurantes, tiendas, conferencias, etc.

Además, en el futuro sería genial programar que la aplicación fuese capaz de reconocer una imagen tomada en la salida de un lugar con aquella imagen tomada en la entrada a la misma persona. Si a eso le sumásemos una serie de gráficos que visualicen los resultados en una especie de dashboard, podría ayudar a los directivos a tomar diversas decisiones en base a la satisfacción del cliente.

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En esta primera fase del proyecto de Visión por Computadora el objetivo fue capturar y guardar los rostros obtenidos de una webcam, enviar la cifra de rostros que encuentra el sistema a una hoja de cálculo de Google Sheets, realizar la sumatoria y mostrar un gráfico con el resultado en tiempo real.

Todo este proceso de manera automática. En una segunda etapa, implementaré el envío de alerta por correo electrónico. Luego trataré de entrenar mediante un modelo de aprendizaje para que reconozca rostros o gestos y de allí las posibilidades se amplían.

Este proyecto fue empleado para una demostración sobre la medición en la analítica digital en el curso de Gestión y Métricas en Redes Sociales. Medición de compromiso Optimización de Contenido. Integración con Experiencias Interactivas En proyecto Conteo de Tráfico. Mejora del retorno de la inversión.

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Para esta propuesta de visión por computadora se programó un complemento Plugin de Wordpress que se enlaza a la Interfaz de Programación de Aplicaciones API de GPT-4V. Esta conexión entre GPT con Visión y Wordpress es posible por la puesta a disposición de OpenAI del API de GPT-4 with Vision, desde el 06 de noviembre del , por supuesto, hay que pagar tarifa por los token consumidos.

Las capacidades de visión por computadora de GPT-4V se precisa como una herramienta flexible y útil para el periodista al engranarse en el flujo natural del proceso de redacción. Vídeo Demostrativo En una segunda parte de este proyecto vamos a habilitar de procesamiento de varias imágenes a la vez.

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No obstante, estos sistemas basados en internet enfrentan limitaciones al distribuir contenido durante interrupciones en la conexión del remitente.

Este proyecto se centra en la publicación de contenido en internet utilizando mensajes de SMS. Se seleccionaron las plataformas WordPress, Facebook y Mastodon, mediante un proceso automatizado.

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Author: Arashisho

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