⚽ Pose Detector — CR7 vs Lewandowski

Proyecto de reconocimiento de poses en tiempo real utilizando TensorFlow.js y Teachable Machine Pose. La aplicación detecta si la postura del usuario se parece más a una celebración de Cristiano Ronaldo (CR7) o Robert Lewandowski usando la cámara web.

🚀 Tecnologías utilizadas HTML5 CSS3 JavaScript TensorFlow.js Teachable Machine Pose PoseNet 📂 Estructura del proyecto 📦 pose-detector ┣ 📜 pose.html ┣ 📜 model.json ┣ 📜 metadata.json ┣ 📜 weights.bin 🧠 Clases detectadas

El modelo fue entrenado para reconocer:

CR7 Lewandowski 📸 Características Detección de poses en tiempo real Interfaz moderna estilo deportivo Barras de confianza dinámicas Visualización de resultados en vivo Integración con cámara web Modelo entrenado con Teachable Machine ▶️ Cómo ejecutar el proyecto

1. Clonar el repositorio git clone https://github.com/tuusuario/pose-detector.git
2. Abrir el proyecto

Puedes abrir directamente:

pose.html

o usar una extensión como Live Server en VS Code.

⚠️ Importante

Por políticas del navegador, algunos navegadores bloquean modelos locales si abres el archivo directamente.

Se recomienda usar un servidor local:

npx serve

o

python -m http.server 🎯 Funcionamiento El usuario inicia la cámara. TensorFlow carga el modelo entrenado. PoseNet detecta puntos corporales. El modelo clasifica la pose. Se muestra el jugador con mayor probabilidad. 🏆 Capturas del sistema

Autores:

Luis Bertiz — Líder del proyecto / Coordinador general Encargado de organizar tareas, supervisar avances y coordinar la integración final del proyecto.

Joseph Cordoba — Desarrollador de IA y entrenamiento del modelo Responsable del entrenamiento en Teachable Machine y ajuste del modelo de reconocimiento de poses.

Camilo Herrera — Diseñador UI/UX y Frontend Encargado del diseño visual de la interfaz HTML/CSS y experiencia de usuario del sistema.

Breiner Ramirez — Desarrollador e integrador del sistema Responsable de conectar cámara, modelo IA, lógica en JavaScript y pruebas funcionales del detector. 🚀