Detección y Reconocimiento Facial en Tiempo Real

Esta es una aplicación web que utiliza la detección y el reconocimiento facial en tiempo real. La aplicación detecta rostros utilizando un modelo preentrenado y muestra el nombre de la persona detectada junto con la hora de la detección. Estos datos serán accesibles en una página web a tiempo real. A Estos datos quedarán también registrados en una hoja de Google Sheets*.

¿Cómo funcionará el modelo de aprendizaje?

• Recopilación de Datos: Se recopilan imágenes de entrenamiento de diferentes personas con sus respectivas etiquetas (nombres).
• Preprocesamiento de Datos: Las imágenes se preprocesan, por ejemplo, ajustando su tamaño y formato.
• Entrenamiento del Modelo:
  • Detección de Rostros con dlib: Se utiliza dlib para detectar rostros en las imágenes.
  • Extracción de Características: Se extraen características faciales importantes de cada rostro.
  • Codificación de Rostros: Las características faciales se codifican en un vector de características numéricas.
  • Comparación con Rostros Conocidos: Las codificaciones de los rostros se comparan con las codificaciones de rostros conocidos para entrenar el modelo de reconocimiento.
• Validación del Modelo: Se valida la precisión del modelo con un conjunto de datos de validación.
• Guardado del Modelo: El modelo entrenado (codificaciones faciales y etiquetas) se guarda en un archivo para su uso posterior.
• Implementación en la Aplicación: El modelo guardado se implementa en la aplicación web para realizar la detección y el reconocimiento facial en tiempo real.

graph TD
    A[Recopilación de Datos] --> B[Preprocesamiento de Datos]
    B --> C[Entrenamiento del Modelo]
    C --> D[Validación del Modelo]
    D -->|Modelo Entrenado| E[Guardado del Modelo]
    E --> F[Implementación en la Aplicación]

    subgraph Entrenamiento del Modelo
        C1[Detección de Rostros con dlib]
        C2[Extracción de Características]
        C3[Codificación de Rostros]
        C4[Comparación con Rostros Conocidos]
        C1 --> C2
        C2 --> C3
        C3 --> C4
    end

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¿Cómo funcionará la aplicación web?

• Usuario: El usuario accede a la aplicación web desde su navegador.
• Servidor Flask: El servidor Flask recibe la solicitud de acceso a la web.
• Captura de Video con OpenCV: El servidor Flask solicita el feed de video, y OpenCV captura los frames de video en tiempo real.
• Detección y Reconocimiento Facial: Los frames de video se procesan para detectar y reconocer rostros utilizando la biblioteca face_recognition.
• Actualiza Detecciones: Las detecciones (nombre y hora) se almacenan en una lista en memoria.
• Envía Datos a Google Sheets: Los datos de detección se envían a Google Sheets utilizando la API de Google Sheets.
• Hoja de Google Sheets: Los datos se guardan en una hoja de Google Sheets.
• Retorna Video con Detecciones: Los frames procesados se envían de vuelta al servidor Flask, que los retorna al navegador del usuario.
• Renderiza Video: El navegador del usuario renderiza el video con las detecciones superpuestas.
• API de Detecciones: Cuando el navegador solicita las detecciones, el servidor Flask responde con un JSON que contiene las detecciones almacenadas.
• Tabla de Detecciones en HTML: El navegador del usuario actualiza la tabla de detecciones en la interfaz web cada 5 segundos con la información recibida de la API de detecciones.

graph TD
    G[Usuario] -->|Accede a la Web| H[Servidor Flask]
    H -->|Solicita video_feed| I[Captura de Video con OpenCV]
    I -->|Frames de Video| J[Detección y Reconocimiento Facial]
    J -->|Actualiza Detecciones| K[Almacena en Memoria]
    J -->|Envía Datos| L[API de Google Sheets]
    L -->|Guarda Datos| M[Hoja de Google Sheets]
    K -->|Envía Frames| N[Retorna Video con Detecciones]
    N -->|Renderiza Video| H
    H -->|Solicita detections| O[API de Detecciones]
    O -->|Responde JSON| P[Tabla de Detecciones en HTML]
    O -->|Actualiza cada 5s| P

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Motivación

Este proyecto es parte del curso "Especialista en Inteligencia Artificial (IFCD107)" y tiene como objetivo practicar y demostrar habilidades en la creación de aplicaciones de inteligencia artificial y su despliegue en contenedores y clústeres de Kubernetes*.

⚠️ Tanto los requisitos como las dependencias definidas aquí pueden cambiar a medida que pruebo conceptos y desarrollo la aplicación.

Requisitos

• Python 3.8
• Docker
• Kubernetes**

Dependencias

• OpenCV: Biblioteca de Visión por Computadora.
• dlib: Biblioteca de aprendizaje automático utilizada para la detección de rostros.
• face_recognition: Biblioteca de reconocimiento facial basada en dlib.
• pickle: Módulo de Python que se utiliza para serializar y deserializar objetos. Aquí se utilizará para guardar las codificaciones de las fotos de los rostros y los nombres y cargarlos cuando se ejecute en la aplicación.
• datetime: Módulo de Python para manipular fechas y horas.
• flask: Microframework de Python para desarrollar aplicaciones web.
• gspread: API de Python para Google Sheets.
• google-auth: Librería de Google para la autenticación con Python.

Instalación y Ejecución

Localmente

tba

Docker

tba

Kubernetes

tba

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia Unlicense - ver el archivo LICENSE para más detalles.

Referencias

tba

Comentarios

*La implementación de la API de Google Sheets y la funcionalidad solo se implementará si dispongo del tiempo suficiente. **La funcionalidad para el despliegue en Kubernetes solo se desarrollará si dispongo de suficiente tiempo para configurar un cluster.