Computer Vision para reconocimiento de mascarilla facial

 

La visión por computadora (Computer Vision)  es un campo de inteligencia artificial que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizando imágenes digitales de cámaras y videos y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión, y luego reaccionar a lo que "ven".

Aunque el campo de su aplicación es muy amplía, actualmente con la llegada del COVID-19, la Organización Mundial de la Salud aconseja que los Gobiernos alienten al público en general a usar mascarillas de tela donde haya “una transmisión generalizada y sea difícil el distanciamiento físico, como en el transporte público, en tiendas o en otros entornos confinados o abarrotados”, para que las organizaciones puedan monitorear que sus empleados o clientes la utilicen en sus centros de trabajo o de servicio al cliente.

El equipo consultivo de SAS ha desarrollado una demostración de reconocimiento de mascarilla facial.

Business Case Face Recognition

Business Case Face Recognition

Los sistemas de IA actuales pueden ir un paso más allá y tomar medidas basadas en la comprensión de la imagen. Existen muchos tipos de visión por computadora que se utilizan de diferentes maneras:

  •  La segmentación de imagen divide una imagen en múltiples regiones o piezas para examinarlas por separado.
  • La detección de objetos identifica un objeto específico en una imagen. La detección avanzada de objetos reconoce muchos objetos en una sola imagen: un campo de fútbol, ​​un jugador ofensivo, un jugador defensivo, una pelota, etc. Estos modelos usan una coordenada X, Y para crear un cuadro delimitador e identificar todo dentro del cuadro.
  • El reconocimiento facial es un tipo avanzado de detección de objetos que no solo reconoce un rostro humano en una imagen, sino que identifica a un individuo específico.
  •   La detección de bordes es una técnica utilizada para identificar el borde exterior de un objeto o paisaje para identificar mejor lo que hay en la imagen.
  •  La detección de patrones es un proceso de reconocimiento de formas repetidas, colores y otros indicadores visuales en las imágenes.
  • La clasificación de imágenes agrupa las imágenes en diferentes categorías.
  • La coincidencia de características es un tipo de detección de patrones que coincide con las similitudes en las imágenes para ayudar a clasificarlas.

Las aplicaciones simples de visión por computadora solo pueden usar una de estas técnicas, pero los usos más avanzados, como la visión por computadora para automóviles autónomos, dependen de múltiples técnicas para lograr su objetivo.

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Nuestro speaker:

Speaker 2

Rolando Oviedo

Customer Advisory, SAS México

Científico de datos altamente creativo y actuario de profesión. Se apasiona por el análisis y comportamiento de los datos, los retos y el desarrollo de proyectos innovadores científicamente fundamentados. Su gran pasatiempo: llevar al máximo su capacidad para traducir grandes volúmenes de información en respuestas fiables para diversos problemas de negocio, esto aunado a su habilidad para transmitr su conocimiento, le posibilitan el transmitir su pasión y habilidad a las nuevas generaciones.

Su conocimiento y curiosidad por las matemáticas, estadística, probabilidad, física e informática le han permitido desarrollar e implementar modelos estadísticos y probabilísticos en mercados financieros, bancarios y de seguros transformando los negocios. Ha participado en proyectos innovadores utilizando modelos de Machine and Deep learning para la creación de Chatbot informativo y transaccional, sistemas de recomendaciones y de inventario predictivo.

 

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