{"id":1635,"date":"2015-07-08T11:00:32","date_gmt":"2015-07-08T10:00:32","guid":{"rendered":"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/?p=1635"},"modified":"2015-07-08T09:25:41","modified_gmt":"2015-07-08T08:25:41","slug":"proyecto-oxford-introducion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/proyecto-oxford-introducion\/","title":{"rendered":"Proyecto Oxford:  introducci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" alignleft\" src=\"http:\/\/www.projectoxford.ai\/images\/bright\/face\/FaceDetection.png\" alt=\"\" width=\"360\" height=\"180\" \/>El pasado fin de semana,<a href=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/en-tu-casa-o-en-la-mia\/\" target=\"_blank\">\u00a0Santiago Porras<\/a> y un servidor, estuvimos\u00a0en un evento de Comunidad en Andorra (<a href=\"http:\/\/www.gapand.com\/\" target=\"_blank\">GAPAND 2015<\/a>) contando aspectos relacionados con <strong>Machine Learning, Azure y el proyecto Oxford.<\/strong>\u00a0En el art\u00edculo de hoy, quiero hablaros de c\u00f3mo utilizar el proyecto Oxford en nuestros desarrollos. \u00a1Empezamos!<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es el Proyecto Oxford?<\/h2>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>En el pasado Build, Microsoft present\u00f3 como una de las grandes novedades el proyecto Oxford. Una <strong>soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que<\/strong> <strong>permitir\u00e1 a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes capaces de reconocer caras e incluso\u00a0interpretar el lenguaje<\/strong>. El desarrollador \u00fanicamente tendr\u00e1 que incluir la API\u00a0elegida\u00a0y dejar a Microsoft todo el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>Los servicios del Proyecto Oxford se encuentran actualmente de <strong>forma\u00a0gratuita\u00a0en fase beta\u00a0limitada<\/strong>. Estos se encuentran en la plataforma de computaci\u00f3n de Microsoft, Azure, por lo que <strong>los desarrolladores pueden acceder a ellos desde cualquier plataforma<\/strong>.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son los componentes principales?<\/h3>\n<p>Los componentes principales del Proyecto Oxford son tres:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reconocimiento facial.<\/strong>\u00a0Mediante esta tecnolog\u00eda podemos reconocer autom\u00e1ticamente las caras que aparecen en las fotos. Esta tecnolog\u00eda se encuentra, por ejemplo, detr\u00e1s de la famosa web <a href=\"https:\/\/how-old.net\/\" target=\"_blank\">\u201cAdivina que edad tengo\u201d.<\/a><\/li>\n<li><strong>Procesamiento de voz.<\/strong>\u00a0Otro de los fuertes de esta tecnolog\u00eda\u00a0es la capacidad de reconocer la voz y transmitirla como texto y viceversa. Interesante, \u00bfno?<\/li>\n<li><strong>Herramientas visuales.\u00a0<\/strong>Mediante este servicio se pueden realizar acciones como: encontrar contenido inapropiado en fotograf\u00edas, analizar fotograf\u00edas por colores o\u00a0detectar texto en las fotos, pudiendo realizar tareas de ordenaci\u00f3n por contenido, categor\u00edas, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo podemos\u00a0utilizarlo?<\/h2>\n<p>En primer lugar, tenemos que<strong> instalar el servicio Face API<\/strong> dentro de nuestra suscripci\u00f3n de Azure. Para ello, desde el portal Antiguo de Azure seleccionamos: \u00a0Nuevo-&gt; Tienda y buscamos Face API.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/FaceApi.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-1638 aligncenter\" src=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/FaceApi-300x196.png\" alt=\"FaceApi\" width=\"601\" height=\"393\" srcset=\"https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/FaceApi-300x196.png 300w, https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/FaceApi-1024x670.png 1024w, https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/FaceApi.png 1458w\" sizes=\"auto, (max-width: 601px) 100vw, 601px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Una vez tenemos el servicio incluido dentro de nuestra suscripci\u00f3n de Azure (el uso de esta API es de momento totalmente gratuito e ilimitado), <strong>obtenemos los Keys<\/strong> que necesitaremos para que funcione esta API dentro de nuestro desarrollo.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/SubscipcionOxford.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1640\" src=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/SubscipcionOxford-1024x297.png\" alt=\"SubscipcionOxford\" width=\"500\" height=\"145\" srcset=\"https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/SubscipcionOxford-1024x297.png 1024w, https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/SubscipcionOxford-300x87.png 300w, https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/SubscipcionOxford.png 1668w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, nos descargamos el\u00a0<a href=\"http:\/\/www.projectoxford.ai\/SDK\" target=\"_blank\">SDK <\/a>para utilizarlo en .NET (aunque alternativamente podemos utilizarlo en Android de forma nativa o utilizar el servicio llamadas REST).<\/p>\n<h2>Ejemplo: detecci\u00f3n de Edad y Sexo de una foto<\/h2>\n<p>Creamos un proyecto de Consola. Abrimos Visual Studio-&gt; Nuevo Proyecto-&gt; C# -&gt; Windows Desktop -&gt; Console Application.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/Proyeco.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1643\" src=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/Proyeco.png\" alt=\"Proyeco\" width=\"600\" height=\"421\" srcset=\"https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/Proyeco.png 1011w, https:\/\/encaminablogs.wpenginepowered.com\/desarrollandosobresharepoint\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/07\/Proyeco-300x211.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/a><\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, agregamos una referencia a la librer\u00eda del SDK para poder utilizarla. Vamos a implementar un m\u00e9todo que, dado una URL donde esta una foto, detecta el n\u00famero de caras que hay, calcula su edad estimada y el sexo de la misma. Para ello, podemos utilizar el siguiente c\u00f3digo:<\/p>\n<pre class=\"brush: csharp; title: ; notranslate\" title=\"\">\r\n private static async Task&lt;ResultFace&gt; DetecFacesAndDisplayResult(string url)\r\n        {\r\n            var subscriptionKey = Param.Key;\r\n                try\r\n                {\r\n                    ResultFace result= new ResultFace();\r\n                    var client = new FaceServiceClient(subscriptionKey);\r\n\r\n                    var faces = await client.DetectAsync(url,false, true, true);\r\n                    Console.WriteLine(&quot; &gt; &quot; + faces.Length + &quot; detected.&quot;);\r\n                    foreach (var face in faces)\r\n                    {\r\n                        Console.WriteLine(string.concat(&quot; &gt;&gt; age: &quot;,face.Attributes.Age, &quot; gender:&quot;,face.Attributes.Gender);\r\n                        result.Age = face.Attributes.Age;\r\n                        result.Gender = face.Attributes.Gender;\r\n                    }\r\n                    return result;\r\n                }\r\n                catch (Exception exception)\r\n                {\r\n                    return null;\r\n                    Console.WriteLine(exception.ToString());\r\n                }\r\n        }\r\n<\/pre>\n<h2>Resumen<\/h2>\n<p>El proyecto Oxford es un<strong> gran avance<\/strong> para empezar a realizar nuestras aplicaciones inteligentes. Con el uso de estos servicios, se abre un amplio abanico de aplicaciones que hace no mucho tiempo parec\u00edan ciencia ficci\u00f3n y hoy las vemos de lo m\u00e1s normal. <a href=\"https:\/\/how-old.net\/\" target=\"_blank\">\u00bfQui\u00e9n no ha mirado su edad en una foto recientemente? <\/a><\/p>\n<p>Este proyecto acerca los beneficios del Cloud para nuestro propio beneficio.\u00a0Por si no hubieran pocos ingredientes, podemos incluir otros aspectos de<strong> Azure para implementar aplicaciones potentes<\/strong> (WebJobs, Service Bus, Colas, Media Services, etc). \u00a1Guau!<\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content --><span class=\"et_bloom_bottom_trigger\"><\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El pasado fin de semana,\u00a0Santiago Porras y un servidor, estuvimos\u00a0en un evento de Comunidad en Andorra (GAPAND 2015) contando aspectos relacionados con Machine Learning, Azure y el proyecto Oxford.\u00a0En el art\u00edculo de hoy, quiero hablaros de c\u00f3mo utilizar el proyecto &hellip; <a href=\"https:\/\/blogs.encamina.com\/desarrollandosobresharepoint\/proyecto-oxford-introducion\/\">Continue reading <span class=\"meta-nav\">&rarr;<\/span><\/a><!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on get_the_excerpt --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on get_the_excerpt --><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[119],"tags":[37,145,144],"class_list":["post-1635","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-azure-2","tag-azure","tag-machine-learning","tag-oxford"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v18.2.1 (Yoast SEO v28.3) - 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