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🧬 AI Cluster & Recognition (AICR) Hub

Biometric Identities Grouping & Emotion Analysis System

Desarrollado por: Ing. Manuel Morullo

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📌 Descripción del Proyecto

AICR Hub es una plataforma de visión artificial diseñada para la detección, clasificación y agrupamiento automático de rostros. El sistema utiliza descriptores biométricos de alta dimensionalidad (128-d Face Encodings) y algoritmos de clustering no supervisados para organizar grandes volúmenes de imágenes sin etiquetas previas.

🚀 Características Principales

• Detección Multimodal: Implementación de algoritmos Viola-Jones, HOG y CNN (MMod) para localización de rostros.
• Identidad Matemática: Extracción de encodings biométricos mediante Redes Neuronales Profundas.
• Clustering Inteligente: Agrupamiento automático de personas utilizando DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).
• Análisis de Emociones: Clasificador basado en MiniXceptionFER para detectar estados anímicos (feliz, neutral, triste, etc.).
• Explorador Web Pro: Interfaz "Glassmorphism" con navegación optimizada mediante Cache en Frontend y carga asíncrona.

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🛠️ Stack Tecnológico

• Backend: Python 3.11 + Flask.
• IA & Computer Vision: OpenCV, Dlib, Face_Recognition, TensorFlow/Keras.
• Procesamiento: Paz (Perception for Autonomous Systems), Scikit-Learn (DBSCAN).
• Frontend: Vanilla JS, Bootstrap 5, SweetAlert2, FontAwesome.

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⚙️ Instalación y Configuración

1. Clonar el repositorio e inicializar entorno

git clone [https://github.com/manuel-edlp/AI-Cluster-Recognition.git](https://github.com/manuel-edlp/AI-Cluster-Recognition.git)
cd AI-Cluster-Recognition
py -3.11 -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

2. Ejecutar la aplicación

python app.py

3. Acceder a la aplicación

http://localhost:7860