Sledování obličeje v reálném čase
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se věnuje problematice sledování obličeje v reálném čase. Na začátku jsou popsány existující metody sledování objektů a detekce obličejů. V další části se tato práce věnuje návrhu, implementaci a trénování konvoluční neuronové sítě, která se ukázala efektivní pro řešení problematiky sledování obličejů. Dále se implementovaná síť porovnává s existujícími metodami. Poslední část práce popisuje optimalizaci vytvořené sítě pomocí sady nástrojů společnosti Intel zvané OpenVINO.
This bachelor thesis focuses on the issue of face tracking in real time. In the beginning, this work describes the existing methods of object tracking and face detection. The following part of this thesis concentrates on the design, implementation and testing of the convolutional neural network, which was proved as the effective solution for the face tracking issue. In addition to this, the implemented network is compared to those existing methods. The last part of the thesis describes the optimization of the designed network using OpenVINO toolkit provided by Intel.
This bachelor thesis focuses on the issue of face tracking in real time. In the beginning, this work describes the existing methods of object tracking and face detection. The following part of this thesis concentrates on the design, implementation and testing of the convolutional neural network, which was proved as the effective solution for the face tracking issue. In addition to this, the implemented network is compared to those existing methods. The last part of the thesis describes the optimization of the designed network using OpenVINO toolkit provided by Intel.
Description
Citation
ERMAK, A. Sledování obličeje v reálném čase [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-11
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: Jakým způsobem byla trénovaná vámi navržená neuronová sít? Stručně popište algoritmus, který byl využit pro trénování a způsob trénování na vaší trénovací sadě. Jaká je minimální velikost obličeje, které je vaše řešení schopné detekovat a sledovat? Jak se bude Vaše řešení chovat, pokud nebude obličej ve středu videa?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení