PRACTICA PARA UNA ENTREVISTA DE TRABAJO ON CHAPGPT IA

Nombre de la actividad: Get Ready for a job interview with ChatGPT 

Módulo/Asignatura/Curso: 1º W  Inglés Profesional

Sesiones de trabajo estimadas: 2 sesiones.

Dificultad (baja, media, alta): media

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1ºW 

Fecha: 11/05/2025

Descripción de la actividad: Con el objetivo de preparar a mis alumnos para enfrentarse a entrevistas laborales en inglés, he diseñado una actividad centrada en la simulación de entrevistas utilizando ChatGPT, una herramienta de inteligencia artificial avanzada capaz de imitar roles de manera realista y contextualizada. A través de esta actividad, los estudiantes podrán practicar sus respuestas, mejorar su fluidez verbal y ampliar su repertorio léxico en un entorno seguro y personalizado. La versatilidad de ChatGPT permite adaptar las entrevistas a distintos perfiles profesionales del sector del desarrollo web, ofreciendo retroalimentación inmediata y promoviendo la autoconfianza, la reflexión crítica y el aprendizaje activo. Esta metodología innovadora proporciona una preparación altamente eficaz para situaciones comunicativas reales en el ámbito laboral internacional.

CREA TU CURRÍCUMLUM VITAE CON VISUALCV IA

Nombre de la actividad: Design your CV/ Diseña tu eleva tu CV con IA

Módulo/Asignatura/Curso: 1º W  Inglés Profesional / CURSO ACADÉMICO 2024-25.

Sesiones de trabajo estimadas: 3 sesiones.

Dificultad (baja, media, alta): media

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1ºW 

Fecha: 09/05/2025

Descripción de la actividad: He llevado a cabo una actividad didáctica con estudiantes de primer curso del ciclo formativo de Diseño de Aplicaciones Web, enmarcada en un contexto de aprendizaje del inglés técnico y profesional. El objetivo principal ha sido que los alumnos aprendieran a redactar un currículum vitae en inglés, desarrollando competencias lingüísticas específicas vinculadas al ámbito laboral del sector tecnológico. Tras una primera fase de elaboración manual del CV, los estudiantes utilizaron la herramienta VisualCV con funciones de inteligencia artificial para revisar, optimizar y mejorar sus documentos, aplicando correcciones sugeridas y adaptando el diseño a estándares profesionales internacionales. Esta actividad les ha permitido no solo perfeccionar su expresión escrita en lengua inglesa, sino también familiarizarse con herramientas digitales avanzadas orientadas a la empleabilidad, fomentando así su autonomía y preparación para entornos laborales globalizados.

Por protección de datos no voy a publicar los CVs con los datos del alumnado.

 

Chatbot Landbot

Nombre de la actividad: ChatBot LandBot

Módulo/Asignatura/Curso: Inteligencia Artificial

Sesiones de trabajo estimadas: 4

Dificultad ( baja, media, alta): media

Profesor/a: Lourdes Calleja Flores

Grupo: 1º Bachillerato

Fecha: 2/04/2025

Descripción de la actividad: vamos a explorar la plataforma Landbot para permitir la creación de chatbot a través de un sistema visual basado en inteligencia artificial de arrastrar y soltar para personalizar la apariencia del mismo para adaptarlo a distintos propósitos (educativo, comercial, informativo, etc...).

ChatBot Hubspot

Nombre de la actividad: ChatBot Hubspot

Módulo/Asignatura/Curso: Inteligencia Artificial

Sesiones de trabajo estimadas: 10

Dificultad ( baja, media, alta): media

Profesor/a: Lourde Calleja Flores

Grupo: 1º Bachillerato

Fecha: 8/04/2025

Descripción de la actividad: Hemos creado un chatbot que nos ayuda para las tareas de una empresa. En el pseudocódigo nos da a elegir dos opciones ya que somos una empresa online. La primera opción será saber el precio del producto que vendemos, mientras que la segunda opción será saber el producto, en caso de que no lo conozcamos y después tendremos la opción de conocerlo. Por último para poder guardar el registro te pregunta el nombre y el correo electrónico.

Diseña el Logo de tu APP con LEONARDO IA

Nombre de la actividad: Design your own app/ Diseña tu propia app y vendela al resto de la clase

Módulo/Asignatura/Curso: 1º W  Inglés Profesional / CURSO ACADÉMICO 2024-25.

Sesiones de trabajo estimadas: 3 sesiones.

Dificultad (baja, media, alta): media

 

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1ºW 

Fecha: 07/05/2025

Descripción de la actividad: Esta actividad está diseñada para que los estudiantes comprendan el proceso de desarrollo de una aplicación móvil mientras practican el vocabulario en inglés relacionado con tecnología y emprendimiento, y usan correctamente los verbos modales can, will be able to, must y mustn’t.

Los alumnos trabajan en equipos para:

1. Idear una app innovadora, describiendo su propósito, funciones, y usuarios potenciales.
   

2. Diseñar el logo de su app utilizando la herramienta de inteligencia artificial Leonardo AI, lo que potencia su creatividad y refuerza el aprendizaje digital.
   

3. Preparar un pitch de venta en inglés, simulando la presentación de su producto ante inversores. En esta presentación deben incluir el vocabulario técnico aprendido y aplicar los verbos modales en contexto real (por ejemplo: “Our app can help students manage time. Users must create a profile…”).

Esta actividad no solo fortalece las habilidades lingüísticas y digitales, sino que fomenta la comunicación oral, el trabajo en equipo y el espíritu emprendedor. Una propuesta breve, práctica y muy motivadora para el aula.

Creación de Narraciones animadas con IA

Nombre de la actividad: Short Stories Animation 

Módulo/Asignatura/Curso: 2º ESO Inglés

Sesiones de trabajo estimadas: 3 sesiones.

Dificultad (baja, media, alta): media 

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 2ºA.

Fecha: 22/04/2025

Descripción de la actividad: 

La actividad propuesta se titula “Narrar el Pasado con Imaginación” y se enmarca en el desarrollo de  competencias lingüísticas centradas en la producción escrita y oral de narraciones en tiempo pasado. Su objetivo principal es fortalecer el uso correcto de los tiempos verbales pasados (pretérito perfecto, imperfecto, pluscuamperfecto, entre otros), así como las expresiones temporales asociadas, a través de la creación de relatos animados con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial (IA).

Desde una perspectiva didáctica, esta actividad se sostiene en los principios del enfoque comunicativo y del aprendizaje significativo, permitiendo a los estudiantes ser protagonistas de su propio proceso formativo. Al generar sus propias narraciones a partir de experiencias reales, ficticias o fantásticas, los alumnos no solo aplican estructuras gramaticales en contextos reales de comunicación, sino que también desarrollan habilidades cognitivas superiores como la planificación, la coherencia narrativa, la creatividad y la revisión crítica.

El uso de plataformas de IA generadoras de animaciones (como Toonator, Animaker, o asistentes como ChatGPT con funciones de generación visual) aporta una dimensión lúdica, visual y motivadora que incrementa la implicación del alumnado. La animación de las historias no solo refuerza el contenido lingüístico mediante la visualización del relato, sino que también fomenta la expresión multimodal, adaptada a los entornos de aprendizaje digitales del siglo XXI.

Además, la actividad promueve la colaboración y la retroalimentación entre pares, ya que las producciones pueden compartirse en entornos virtuales donde se comentan y analizan tanto el contenido narrativo como el uso adecuado de los tiempos verbales. Esto crea un entorno de aprendizaje interactivo y dinámico en el que los errores se convierten en oportunidades de mejora.

En definitiva, esta actividad no solo mejora la competencia gramatical en el uso del pasado, sino que también integra competencias digitales, narrativas y comunicativas en un entorno creativo y motivador. Es una propuesta altamente recomendable para contextos educativos modernos que buscan conjugar el aprendizaje profundo del lenguaje con el aprovechamiento didáctico de la tecnología emergente.

En el siguiente enlace podéis acceder al vídeo creado en esta actividad

https://www.canva.com/design/DAGkRh603bc/Qa7MBNDwuGDgjb--odniOA/watch?utm_content=DAGkRh603bc&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=uniquelinks&utlId=h417f7149f0

Generar Cuestionarios Gamificados con Questionwell y exportarlos a Blooket

 Nombre de la actividad: Blooket Day

 Módulo/Asignatura/Curso: 1º W  Inglés Profesional

Sesiones de trabajo estimadas: 1 sesión.

Dificultad (baja, media, alta): media

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1ºW 

Fecha: 15/04/2025

Descripción de la actividad: Con el objetivo de repasar vocabulario y estructuras gramaticales, he diseñado un cuestionario utilizando la herramienta Questionwell, que permite generar preguntas automáticamente a partir de una imagen del contenido temático. Posteriormente, estas preguntas se exportan a Blooket, una plataforma de gamificación altamente eficaz y atractiva para el alumnado de todas las edades. Esta estrategia didáctica no solo facilita la revisión de los contenidos, sino que también incrementa la motivación y el compromiso del estudiante mediante dinámicas lúdicas e interactivas.

Conoce tu nivel de inglés con Platzi IA.

 Nombre de la actividad:  Test de Nivel de Inglés con Platzi IA.

Módulo/Asignatura/Curso: Diseño de Aplicaciones Web/ Inglés Profesional/ 2024-25.

Sesiones de trabajo estimadas: 1 sesión.

Dificultad (baja, media, alta): baja

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1º W.

Fecha:11/04/2025

Cuando nos encontramos con una nueva clase de inglés donde cada alumno presenta de una procedencia y nivel de partida. La mezcla es muy heterogénea y es labor del profesor para el correcto funcionamiento del grupo realizar una diagnosis para determinar el punto de partida inicial. Para este proceso este año vamos a contar con la herramienta de inteligencia artificial PLAZTI ENGLISH ACADEMY.

Creación de Presentaciones con GAMMA IA

Nombre de la actividad:  Presentación Oral Top programadores de la historia 

Módulo/Asignatura/Curso: Diseño de Aplicaciones Web/ Inglés Profesional/ 2024-25.

Sesiones de trabajo estimadas: 3 sesiones.

Dificultad (baja, media, alta): media

 

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1º W.

Fecha: 26/03/2025

Descripción de la actividad: Como parte del enfoque pedagógico basado en el desarrollo de competencias comunicativas y tecnológicas, he considerado oportuno asignar a mis alumnos una tarea centrada en la investigación de una de las figuras más influyentes en la historia de la programación. Esta actividad tuvo como objetivo no solo fomentar la comprensión del impacto histórico de estos pioneros en el ámbito de la informática, sino también promover el uso adecuado de los tiempos verbales en pasado, fundamentales para la narración de hechos históricos.

Asimismo, los estudiantes fueron instruidos para preparar una presentación oral en clase, en la que debían estructurar su discurso utilizando marcadores discursivos que facilitaran la cohesión y coherencia de la exposición. De este modo, expresiones como por lo tanto, en primer lugar, posteriormente o finalmente se incorporaron como recursos esenciales para mejorar la calidad del discurso académico oral. 

Creación de Canciones con SUNO IA

Nombre de la actividad:  Elaboración del himno Dia de la Mujer 8M para el centro.

Módulo/Asignatura/Curso: Tutoría 1º ESO B / Inglés/ Curso Acádemico 2024-25.

Sesiones de trabajo estimadas: 2 sesiones

Dificultad (baja, media, alta): media

 

Profesor/a: Cristina Castaño Pinto.

Grupo: 1º B

Fecha: 05/03/2025

Descripción de la actividad: La actividad desarrollada en el marco del Día 8M de la Mujer celebrado en el Centro con el grupo de tutoría de difícil desempeño, compuesto mayoritariamente por alumnado de etnia gitana, responde a una propuesta educativa centrada en la concienciación y transformación social a través de la música. Mediante la creación colaborativa de un himno con la herramienta digital Suno, se ha promovido una experiencia significativa con impacto pedagógico, emocional y comunitario.

Partiendo de un contexto en el que el machismo está fuertemente arraigado, se planteó la elaboración del himno como una estrategia para reflexionar, visibilizar y cuestionar los estereotipos de género que limitan el desarrollo personal y social del alumnado. Este enfoque no solo fomenta el pensamiento crítico, sino que introduce una mirada coeducativa que contribuye a generar relaciones más igualitarias y respetuosas dentro y fuera del aula.

El uso de la herramienta Suno ha facilitado la expresión artística y la creatividad del grupo, así como el acceso a competencias digitales que enriquecen el proceso de aprendizaje. A través de la música, los y las estudiantes se han implicado activamente en la construcción de un mensaje colectivo, reforzando su autoestima, sentido de pertenencia al centro educativo y capacidad de comunicación.

Esta experiencia, además, ha tenido una importante función integradora, ya que ha visibilizado el talento y las voces del alumnado en un acto institucional como el Día de la mujer en celebrado en nuestro centro, favoreciendo la inclusión, el respeto a la diversidad cultural y la lucha contra el estigma que con frecuencia recae sobre colectivos vulnerables.

ESCUCHA NUESTRO TEMA: https://suno.com/s/rgRNoqmyUhizZQIr

[Verse]

Hoy se alza la voz en esta clase

Las historias brillan en cada frase

Un día para alzar el corazón

Raíces fuertes que brotan con razón

 

[Verse 2]

Camina firme el paso de tanto esfuerzo

Rompiendo barreras en cada universo

Las aulas son un eco de valentía

Donde cada mujer teje su poesía

 

[Chorus]

Que suenen mil aplausos al viento

Cosechan sus sueños con talento

En el IES Ágora se elevan fuertes

Honrando sus nombres y lo que ellas sienten

 

[Bridge]

Tus manos son arte tus pasos son lucha

La vida en tus ojos una llama que escucha

Con cada lección hay un cambio en el aire

Mujer eres fuerza rompiendo el desaire

 

[Verse 3]

Es un día para escribir las memorias

De las mujeres que dejaron historias

Construyendo senderos en el camino

Ellas son la raíz de nuestro destino

 

[Chorus]

Que suenen mil aplausos al viento

Cosechan sus sueños con talento

En el IES Ágora se elevan fuertes

Honrando sus nombres y lo que ellas sienten

Conociendo Raspberry PI

 Nombre de la actividad: Conociendo Raspberry Pi

Módulo/Asignatura/Curso:  Planificación y Administración de Redes

Sesiones de trabajo estimadas: 5

Dificultad ( baja, media, alta): alta

Profesor/a: José Hipólito Bogas

Grupo: 1º ASIR

Fecha: 10/03/2025

El alumnado de primer curso de ASIR descubre qué es una Raspberry Pi, su origen y evolución, así como los tipos de accesorios que se pueden conectar a ella.

Reconocimiento de objetos con Raspberry Pi y Yolo

 Nombre de la actividad:  Reconocimiento de objetos usando Inteligencia Artificial y Raspberry Pi 5

Módulo/Asignatura/Curso:  Administración de Sistemas Operativos

Sesiones de trabajo estimadas: 10

Dificultad ( baja, media, alta): alta

Profesor/a: Rafael Santos Fernández

Grupo: 2º ASIR

Fecha: 24/02/2025

En esta ocasión, nuestros alumnos y alumnas de 2R consiguen iniciar otro proyecto de Inteligencia Artificial haciendo uso de una Raspberry Pi 5.

Este proyecto hace uso de algoritmos con Inteligencia Artificial para el reconocimiento de objetos usando Yolo. En este caso es utiliza un modelo preentrenado por lo que no debemos entrenarla con los objetos a reconocer.

        Partimos de una instalación de las librerías de Python necesarias para manejar la cámara como en el proyecto de reconocimiento de rostros (se pueden seguir los pasos en el artículo correspondiente https://lainteligenciaartificialentumano.blogspot.com/2025/02/nuestros-alumnos-y-alumnas-de-segundo.html ) por lo que ya tenemos toda la infraestructura necesaria para su ejecución. Solo tenemos que descargarnos los tres archivos necesarios:

• yolov4.cfg → Configuración del modelo YOLOv4.

• coco.names → Lista de clases (80 categorías de COCO).

• yolov4.weights → Pesos preentrenados del modelo.

Podemos descargarlas ejecutando (o buscando los enlaces directamente desde google): wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/raw/master/cfg/yolov4.cfg wget https://github.com/pjreddie/darknet/raw/master/data/coco.names wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4.weights Si no sois capaces de descargarlos desde estos enlaces, al final del articulo os dejamos los enlaces desde drive.

    Y el código en python que ejecuta yolo con opencv

deteccion.py

    Una vez descargados los guardamos en la misma carpeta. Nosotros la llamaremos yolo.

El código deteccion.py sólo funciona con las librerias de picam2, si tienes otro modelo de cámara tendrás que adaptar la parte de iniciación de la cámara.

Por último, ejecutamos deteccion.py y se nos abrirá la ventana de la cámara con la detección de objetos.

Este es el video con el reconocimiento de objetos probado en clase:

Configuración del modelo Yolov4

Lista de clases

Pesos preentrenados del modelo

Presentación de nuestro proyecto a profesores visitantes de Francia

Durante la semana cultural hemos recibido en nuestro centro la visita de dos compañeros que vienen de un instituto de enseñanza secundaria de Francia.

Aprovechando esta visita, organizamos unos talleres con Raspberry Pi, en los que los alumnos y alumnos han enseñando a nuestros profesores visitantes nuestras Raspberry Pi, cómo se instala un sistema operativo en ellas y cómo se accede en remoto por VNC para su administración desde la red.

Nombre de la actividad:  Création d’un portrait chinois de la ville de Cáceres

Módulo/Asignatura/Curso:   Segunda Lengua Extranjera, Francés.

Sesiones de trabajo estimadas: 4

Dificultad ( baja, media, alta): media

Profesor/a: María José Granados Trenado

Grupo: 4º ESO

Fecha: 19/02/2025

    Se trata de una actividad creativo-literaria enmarcada dentro de un proyecto con alumnos de la Isla de la Reunión, cuyo título es Greguerízate, y a través del cual estamos trabajando diferentes recursos literario y artísticos, en esta ocasión se ha trabajado el retrato chino.

    Desde la IA se ha propuesto a los alumnos un modelo a seguir, en el cuál se han elegido los items a trabajar a posteriori ilustrados con una imagen que los integre.

    En el siguiente enlace tenemos una conversación mantenida con chatgpt, así como el resultado de la imagen generada. Esperamos que os guste.

https://chatgpt.com/share/673c55de-6678-8013-b785-defae3d33807

    Se trata de una actividad creativo-literaria  enmarcada dentro de un proyecto con alumnos de la Isla de la Reunión, cuyo título es Greguerízate y a través del cual estamos trabajando diferentes recursos literarios y artísticos, en esta ocasión se ha trabajado el retrato chino. Desde la IA se ha propuesto a los alumnos un modelo a seguir, en el cual se han elegido los ítems a trabajar para a posteriori ilustrarlos con una imagen que los integre.

CHAT gpt te ayuda a elaborar tu dieta saludable.

Nombre de la actividad: Alimentación y hábitos saludables.

Módulo/Asignatura/Curso: Bioglogía

Sesiones de trabajo estimadas: 3

Dificultad ( baja, media, alta): baja

Profesor/a: María Inmaculada Gil Alonso

Grupo: 3º Diversificación

Fecha: 22/01/2025

Descripción de la actividad

En la asignatura de Biología, se ha trabajado con los alumnos de 3ºDiver sobre la importancia de adquirir hábitos de vida saludables, tanto en su alimentación como en la práctica de ejercicio físico. 

Para poner en práctica lo aprendido, se les propone que elaboren su propia dieta saludable para una semana. Para ello primero deben investigar sobre qué son los hábitos de vida saludable usando el Chat Gpt, haciéndole preguntas del tipo: ¿En qué consiste una alimentación saludable?¿Cómo puedo llevar una dieta saludable? ¿Es importante el ejercicio físico para una dieta saludable? y preparar una infografía en canva en la que se den las claves para llevar una dieta saludable. 

Y para practicar lo aprendido, el siguiente paso sería elaborar su propia dieta saludable para una semana completa, haciendo uso también del Chat Gpt, preguntándole por ejemplo: “Elabora Una dieta saludable para un adolescente que incluya también ejercicio físico” 

El objetivo de esta actividad es promover hábitos de vida saludable tanto en la alimentación como en su actividad física, utilizando la herramienta del Chat Gpt con criterio para obtener una información útil que puedan aplicar en su día a día.   

Nuestros alumnos y alumnas de segundo curso de Administración de Sistemas Informáticos en Red realizan un proyecto de reconocimiento facial usando una Raspberry Pi y programas en python que hacen uso algoritmos con Inteligencia Artificial.

Nombre de la actividad:  Reconocimiento facial usando Inteligencia Artificial y Raspberry Pi 5

Módulo/Asignatura/Curso:  Servicios en Red e Internet

Sesiones de trabajo estimadas: 10

Dificultad ( baja, media, alta): alta

Profesor/a: Íñigo de la Fuente Ubanell

Grupo: 2º ASIR

Fecha: 22/01/2025

En esta ocasión, nuestros alumnos y alumnas de 2R realizan uno de los proyectos sobre los que surgió la idea de nuestro proyecto CITE-STEAM, que era el conseguir iniciar proyectos de Inteligencia Artificial haciendo uso de una Raspberry Pi 5.

Este proyecto hace uso de algoritmos con Inteligencia Artificial para el reconocimiento de rostros, por lo que durante el proceso hay que entrenar el modelo de Inteligencia Artificial con los rostros que se desea reconocer, en este caso el alumnado de la clase.

Los pasos que se han seguido han sido los siguientes:

1. Actualizar sistema

        apt update

apt full-upgrade

2. Después conectar las Raspberry Cam v2 al puerto correspondiente de la Raspberry Pi.

Se debe probar el funcionamiento de la cámara con unos sencillos comandos desde terminal:

• libcamera-hello –list-camera muestra las cámaras detectadas.

• libcamera-hello inicia captura durante unos 5 segundos para probar que funciona.

Los siguientes pasos son la descarga e instalación de todas las librerías necesarias para la realización del proyecto.

Durante la instalación de las librerías necesarias, nos saldrán mensajes de error  externally-managed-environment. Esto es debido a que el entorno de Python está manejado externamente por un administrador de paquetes, lo que impide el uso directo de pip o pip3 para instalaciones en el sistema y así evitar conflictos o problemas. Podemos evitar esto añadiendo la siguiente línea en pip.conf.

fichero /etc/pip.conf

añadir línea break-system_packages=true

Otra solución es crear un entorno virtual de python, e instalar todo en dicho entorno para no manipular la parte real y no dañar el sistema al instalar ciertos tipos de librerías. En esta ocasión optamos por instalarlas directamente en el sistema, ya que no nos dará ningún tipo de problemas en la máquina real.

3. Instalar librerías requeridas

Para procesamiento de imágenes: reconocimiento de rostros, dibujar rectángulos en las caras detectadas, guardar imágenes, etc.

apt-get install python3-opencv

Interfaz gráfica de usuario e instalación de dependencias backend

apt-get install libqt5gui5 libqt5test5 python3-pyqt5 libatlas-base-dev libhdf5-dev libhdf5-serial-dev -y

OpenCV con instalación de módulos de contribución

pip3 install opencv-contrib-python==4.5.5.62

Saldrá una advertencia que nos indicará que ejecutar con permisos de root puede dar problemas en el sistema, recomendando crear un entorno virtual para estas operativas. Lo ignoramos, porque no nos dará problemas.

Picamera2, para interactuar con el módulo de cámara de Raspberry Pi

apt-get install python3-libcamera python3-kms++ python3-pyqt5 libatlas-base-dev

CMake: un compilador para proyectos, para asegurar la compatibilidad entre sistemas, por si hiciera falta.

apt install cmake

Dlib Library : proporciona las herramientas para la detección facial y generación de los encodings de los rostros que queremos reconocer. Hay que tener paciencia porque tardará un buen rato.

pip3 install dlib

Face Recognition Library : para detectar y reconocer rostros en imágenes y  videos. Esta librería es la que hace uso de algoritmos con inteligencia artificial para el reconocimiento de las personas con las que se haya entrenado el modelo.

pip3 install face_recognition

Esta instalación puede dar fallos. Hay que insistir, ya que los fallos son porque se corta la bajada, no termina alguna parte. Si estás usando algún repetidor wifi te puede fallar.

Xml file : este fichero es necesario porque es el clasificador pre-entrenado para la detección de rostros, y es el que debemos entrenar con las imágenes de los rostros de las personas que queramos identificar. Se descarga y guarda en la misma ruta en la que tengamos los programas en python. 

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

Si esta descarga falla, al final del artículo os dejamos enlace para que lo podáis descargar de nuestro drive.

Para probar el funcionamiento:

Creamos tres programas en python guardados en la misma carpeta junto con el xml file  con el código de los ficheros necesarios, y los ejecutamos en el siguiente orden:

1. face_shot.py para capturar los rostros de las personas que queremos reconocer. Se deben sacar más de 50 fotos de cada persona a reconocer, en diferentes direcciones: mirando de frente, de lado, para arriba, para abajo. Creará una carpeta para cada persona que se quiera reconocer. Para ello, antes de ejecutarlo, se modifica el código de este programa, poniendo el nombre de la persona en la variable correspondiente.

2. train_model.py. Una vez que tengamos todas las fotos de todas las personas toca entrenar el modelo. Hay que ejecutar este programa para ello. Dependiendo del  número de personas y de fotos tomadas tardará más o menos tiempo. Aquí es donde se nota que el equipo es una Raspberry, ya que se potencia de proceso es limitada, se calienta bastante y en nuestro caso tardó aproximadamente 30 minutos en entrenar el modelo con 18 alumnos y alumnas con unas 180 fotos por persona. En una prueba posterior con menos fotos tardó algo menos de la mitad, y el reconocimiento de las personas fue prácticamente igual.

3. face_rec.py. Es el programa que detecta los rostros en tiempo real y nos indica si los rostros encontrados en el video los conoce o no. El resultado es bastante bueno, aunque no ideal, ya que pudimos comprobar que rostros con gafas los confundía, orejas, incluso algunos pliegues de las ropas podía reconocerlos como caras aunque desconocidas. Esto se debe a que este modelo realiza una vectorización de las caras, por lo que en una imagen pueden reconocerse como rostros algunos pliegues si estos son parecidos a dichas representaciones vectoriales de rostros.

Estos son los videos con el reconocimiento de los alumnos de clase:

Los enlaces a los ficheros necesarios para la realización del proyecto están en los siguientes enlaces:

Captura de imágenes

XML para entrenar modelo

Entrenador del modelo

Reconocimiento de rostros en vivo