Técnicas de Visión Computacional
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Los avances en visión computacional han permitido el desarrollo de soluciones innovadoras para
solucionar problemas prácticos en distintas áreas. Este trabajo consta de tres proyectos clave que
ejemplifican el uso de estas técnicas para resolver problemas de gran relevancia.
El primer proyecto, "Detección de fatiga para evitar accidentes de conducción", analiza la
problemática de los accidentes causados por la fatiga al volante. Utilizando modelos como YOLOv8
que usa CNN para la detección de ojos de personas y MediaPipe para el seguimiento de puntos
faciales, el sistema monitorea el estado de alerta del conductor en tiempo real. Si se detecta fatiga
mediante el índice de apertura del ojo (EAR), se activa una alarma inmediatamente para despertar al
conductor y evitar accidentes. (“NHTSA,” 2022)
Description
El segundo proyecto, "Reconocimiento de lenguaje de señas", analiza la necesidad de mejorar la
accesibilidad para personas con discapacidad auditiva. Este sistema reconoce gestos del lenguaje de
señas, traduciéndolos a texto en tiempo real mediante un modelo Random Forest, entrenado con
landmarks de MediaPipe. La interfaz gráfica implementada con Streamlit permite una interacción
sencilla y accesible, fomentando la inclusión social. (“European Day of Languages” 2024)
Finalmente, el tercer proyecto, "Estimación de calorías mediante análisis de imágenes de alimentos",
se enfoca en promover hábitos alimenticios saludables. Combinando el modelo "Food Item
Recognition" de Clarifai para la identificación de alimentos y GPT-4 para el análisis calórico y
nutricional, esta herramienta proporciona estimaciones detalladas y personalizadas, ideales para
aplicaciones en nutrición y dietética. (World, 2024)
Estos proyectos demuestran la versatilidad y potencia de las técnicas de visión computacional al
aplicarse en campos como la seguridad, la inclusión social y la salud, resaltando su impacto positivo
en la sociedad.