Rekonstrukce chybějících části obličeje pomocí neuronové sítě
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je vytvořit neuronovou síť která bude schopna rekonstruovat obličeje z fotografií na kterých je část obličeje překrytá maskou. Jsou prezentovány koncepty využívané při vývoji konvolučních neuronových sítí a generativních kompetitivních sítí. Dále jsou popsány koncepty používané v neuronových sítích specificky pro rekonstrukci fotografií obličejů. Je představen model generativní kompetitivní sítě využívající kombinaci hrazených konvolučních vrstev a víceškálových bloků schopný realisticky doplnit oblasti obličeje zakryté maskou.
The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.
The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.
Description
Keywords
rekonstrukce snímku obličeje, rekonstrukce snímku, neuronová síť, konvoluční neuronová síť, CNN, generativní kompetitivní síť, GAN, strojové učení, hrazené konvoluce, spektrální normalizace, face image reconstruction, image reconstruction, face image inpainting, image inpainting, neural network, convolutional neural network, CNN, generative adversarial network, GAN, machine learning, gated convolution, dense multiscale fusion block, DMFB, spectral normalization
Citation
MAREK, J. Rekonstrukce chybějících části obličeje pomocí neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Date of acceptance
2020-08-27
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: What are the limits of the presented solution in the possibility of increasing the resolution of input data? Is there any image pre-processing step that could significantly improve the functionality of the whole solution? Jakým způsobem jste ukončoval trénovaní? Která chyba má nejvýší dopad na hodnocení? Jak porovnáváte prezentované modely? Jaké typy poškození je Vás model schopen opravit?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení