En este proyecto, aplicaremos los mecanismos y las técnicas que nos ofrecen las tecnologías de Deep Learning, para poder obtener el grado de atención que recibe un anuncio por parte de las personas, ya que se trata de la información más relevante y que más se usa en estudios y proyectos de márquetin, porque ese dato, a fin de cuentas, es el indicador del éxito de dicha campaña publicitaria. Por ello, la cuantificación de la atención recibida por una campaña es una de las mediciones más útiles y que más buscan los publicistas. Para conseguir este objetivo, primero crearemos una base de datos, que contendrá un volumen de imágenes considerable de capturas tomadas a diferentes sujetos, con una cámara cenital, en las cuales aparecen las cabezas de diferentes personas con las cuales buscamos realizar unas medidas de la atención. Estas medidas de atención se llevarán a cabo mediante la estimación del ángulo en que miran las personas, y esto se podrá realizar gracias a la orientación de la cabeza del sujeto, que nos permite estimar la dirección donde se fijan las personas. Esta base de datos nos servirá para entrenar y probar un sistema Deep Learning creado por nosotros. Una vez tengamos esa fuente de datos preparada, procederemos con el diseño de una red neuronal convolucional, a la cual entrenaremos y evaluaremos con el objetivo de obtener de ella los ángulos de orientación de las cabezas que aparecen en las imágenes captadas por la cámara cenital.