Sistema de Reconocimiento Facial con OpenCV

Este proyecto implementa un sistema de reconocimiento facial utilizando Python y la librería OpenCV, específicamente empleando el algoritmo LBPH (Local Binary Patterns Histograms).

👤 Sobre el Autor

Edwin Agustin Desarrollador originario de La Romana, República Dominicana. Apasionado por el Machine Learning, la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y la Tecnología en general.

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🚀 Funcionamiento

El sistema se divide en tres etapas principales:

1. Recolección de datos: Captura imágenes del rostro del usuario para crear una base de datos.
2. Entrenamiento: Procesa las imágenes recolectadas para generar un modelo matemático (.xml).
3. Reconocimiento: Utiliza la cámara en tiempo real para identificar rostros basándose en el modelo entrenado.

🛠️ Requisitos

Asegúrate de tener instalado Python y las siguientes dependencias:

• opencv-contrib-python (Necesario para el módulo de reconocimiento facial LBPH)
• opencv-python
• imutils
• numpy

Puedes instalar todas las dependencias ejecutando:

pip install -r requeriments.txt

📦 Guía de Uso

Para un mejor entendimiento, puedes consultar el archivo tutorial.mp4 incluido en el repositorio. Los scripts deben ejecutarse en el siguiente orden:

1. Recolección de Rostros

Ejecuta el script para capturar imágenes de una persona nueva:

python recolectarGrayScale.py

Sigue las instrucciones en la terminal, ingresa el nombre de la persona y mantente frente a la cámara hasta que se capturen las 50 imágenes requeridas.

2. Entrenamiento del Modelo

Una vez recolectados los datos, entrena el modelo de reconocimiento:

python entrenandoRF.py

Este script procesará las imágenes de la carpeta data/ y guardará el modelo entrenado en LBPH/modeloLBPHFace_.xml.

3. Reconocimiento en Tiempo Real

Para iniciar el reconocimiento facial mediante la cámara:

python ReconocimientoGrayScale.py

El programa detectará los rostros y mostrará el nombre de la persona si el nivel de confianza es adecuado. Presiona la tecla ESC para salir.

📂 Estructura del Proyecto

• recolectarGrayScale.py: Captura de imágenes.
• entrenandoRF.py: Entrenamiento del modelo LBPH.
• ReconocimientoGrayScale.py: Ejecución del reconocimiento facial.
• tutorial.mp4: Video guía para el uso del sistema.
• LBPH/: Carpeta donde se almacena el modelo entrenado.
• data/: Carpeta donde se guardan las imágenes de los rostros recolectados.