Název:
Aplikace pro automatické vyhodnocení věrohodnosti generovaného snímku obličeje
Překlad názvu:
Application for Automatic Evaluation of the Fidelity of the Generated Facial Image
Autoři:
Šotola, Jiří ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2024
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace pro ověření věrohodnosti synteticky generovaných snímků, která se kvůli rozlehlosti tohoto tématu směruje k ověření podobnosti obličejových znaků originálního snímku a snímku z něho vygenerovaného. Pro tuto aplikaci je vyvinut model Gen_Verifier založený na siamských nerunových sítí, u kterých používá ztrátovou funkci contrastive loss. Tento model byl trénován a testován na datové sadě LFW, kde se dostal až k přesnosti 91 %. Pro testování generovaných snímků je použit model StarGAN, který generoval snímky obličeje se změnou barvy vlasů, pohlaví a stáří. Výsledné testování na generovaných snímcích ukázal, že model StarGAN vytváří obličeje, které se s originálem na 87,53 % shodují.
This work focuses on the design and implementation of an application for verifying the fidelity of a synthetically generated images, which, due to the vastness of this topic, is aimed at verifying the similarity of the facial features of the original image and the image generated from it. For this application, a Gen_Verifier model is developed based on Siamese networks, which uses the contrastive loss. This model was trained and tested on the LFW dataset, where it reached an accuracy of 91 %. The StarGAN model is used to test the generated images, which generated facial images with changes in hair color, gender and age. The resulting testing on the generated images showed that the StarGAN model produces faces that are similar in 87.53 % cases.
Klíčová slova:
ArcFace; GANs; MagFace; neuron; neuronové sítě; perceptron; RelGAN; rozpoznávání obličeje; siamská síť; StarGAN; ArcFace; facial recognition; GANs; MagFace; neuron; perceptron; RelGAN; siamese network; StarGAN; ural networks
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/246613