AlfredoPoblete/Landmark_Facial

Detector de Landmarks Faciales y Análisis de Expresiones

Esta aplicación de Streamlit utiliza MediaPipe para detectar y analizar puntos clave faciales en tiempo real. La aplicación proporciona un análisis detallado de expresiones faciales, incluyendo la detección de 478 puntos clave, medición de apertura de boca y ojos, y cálculo de inclinación de la cabeza.

Demo en Vivo

Puedes probar la aplicación directamente en Hugging Face Spaces: https://huggingface.co/spaces/AlfredoPoblete/Landmark_Facial

Características Principales

• —🎯 Detección precisa de 478 puntos clave faciales
• —👁️ Análisis de apertura de ojos
• —👄 Medición de apertura de boca
• —🔄 Cálculo de inclinación de la cabeza
• —🎨 Interfaz de usuario intuitiva y responsive
• —📊 Visualización en tiempo real de métricas

Cómo Usar

1. 1.Sube una imagen o video con rostros
2. 2.La aplicación detectará automáticamente los landmarks faciales
3. 3.Visualiza las métricas y análisis en tiempo real

Tecnologías

• —Python 3.8+
• —Streamlit
• —MediaPipe
• —OpenCV
• —NumPy
• —PIL

Instalación Local

git clone https://huggingface.co/spaces/AlfredoPoblete/Landmark_Facial
cd facial-landmarks-detector
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

Citación

Si utilizas este proyecto en tu investigación, por favor cítalo como:

@software{facial_landmarks_detector,
  author = {Alfredo Poblete},
  title = {Detector de Landmarks Faciales},
  year = {2025},
  publisher = {Hugging Face},
  url = {https://huggingface.co/spaces/AlfredoPoblete/Landmark_Facial}
}