Original title: Generování obličejů s pomocí generativních neuronových sítí
Translated title: Generating Faces with Generative Adversarial Networks
Authors: Konečný, Daniel ; Herout, Adam (referee) ; Kolář, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2020
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Cílem této práce je generování barevných obrázků obličejů z náhodně určených vysokodimenzionálních vektorů pomocí generativních neuronových sítí. Dále se zabývá analýzou vstupních vektorů na základě příznaků obličejů z nich vygenerovaných. Je provedena implementace generativní neuronové sítě pro generování obrázků ručně psaných číslic, poté dalších dvou sítí pro generování obrázků obličejů. Vygenerované obrázky zobrazují věrohodně vypadající obličeje, lidské oko je však dokáže odlišit od fotek reálných osob. Analýza jednotlivých dimenzí vektorů je provedena pomocí Studentova t-testu. Dále jsou vstupní vektory promítnuty do podprostorů pomocí lineární diskriminační analýzy a jsou nalezeny rozdělovací hranice mezi třídami příznaků. Analýza generovaných dat dokazuje, že ovlivněním vstupního vektoru je možné docílit generování obrázku obličeje s požadovanými příznaky s pravděpodobností až 80 %. Hlavním výsledkem této práce je model generativní neuronové sítě určené pro generování obrázků obličejů. Dalším přínosem je nástroj pro generování obrázků obličejů na základě vybraných příznaků. The goal of this thesis is generating color images of faces from randomly chosen high-dimensional vectors with Generative Adversarial Networks. The next task is to analyze input vectors based on the features of faces generated from those vectors. Three different models of Generative Adversarial Network are implemented, one for generating images of handwritten digits and other two for generating images of faces. Generated images show credible-looking faces, but recognizable from real ones with a human eye. Single dimensions of input vectors are analyzed with Student's t-test. Linear Discriminant Analysis is then used to project input vectors into subspaces where the classes of features are separable. Analysis of generated data proves that the input vector can be specifically chosen to generate an image of a face with requested features with probability up to 80 %. The main result of this thesis is a model of Generative Adversarial Network for generating images of faces. A tool for generating images of faces with chosen features is implemented too.
Keywords: GAN; generativní model; generativní neuronová síť; generování; hluboké učení; neuronová síť; obličej; obraz; strojové učení; deep learning; face; GAN; generating; generative adversarial network; generative model; image; machine learning; neural network

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/191422

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-416214


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses