PyFaces
Asistente inteligente con IA para clasificar rostros en lotes masivos de fotografías.
El problema
El inmenso tiempo perdido en la clasificación visual. En una graduación con 30 alumnos y 700 fotos, el fotógrafo debía revisar la misma galería 30 veces. Esto consumía días enteros de trabajo extenuante en post-producción.
Qué cambió
Desarrollé un motor en Python basado en reconocimiento facial, empaquetado en Docker para una instalación sin fricciones. Al darle 3 fotos de referencia, el algoritmo escanea el lote completo, compara la proximidad numérica de los rostros y extrae todas las coincidencias a una nueva carpeta.
El resultado
Una reducción monumental en los tiempos de entrega. Procesar e identificar personas en un lote de 700 imágenes pasó de tomar entre 3 y 4 días, a completarse de forma autónoma en apenas 2 horas.
Contexto
El proyecto nació de la necesidad real de un ex profesor y fotógrafo de eventos. Tras cubrir graduaciones o bodas, se enfrentaba a la tediosa tarea manual de separar y agrupar las fotos por persona para poder entregarlas a sus clientes.
Detalles técnicos
Tecnologías
Mi rol
Solo Software Developer
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