|
|
Detection of persons and evaluation of gender and age in image data
Dobiš, Lukáš ; Vičar, Tomáš (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Táto diplomová práca sa venuje automatickému rozpoznávaniu ludí v obrazových dátach s využitím konvolučných neurónových sieti na určenie polohy tváre a následnej analýze získaných dát. Výsledkom analýzy tváre je určenie pohlavia, emócie a veku osoby. Práca obsahuje popis použitých architektúr konvolučných sietí pre každú podúlohu. Sieť na odhad veku má natrénované nové váhy, ktoré sú vzápätí zmrazené a majú do svojej architektúry vložené LSTM vrstvy. Tieto vrstvy sú samostatne dotrénované a testované na novom datasete vytvorenom pre tento účel. Výsledky testov ukazujú zlepšenie predikcie veku. Riešenie pre rýchlu, robustnú a modulárnu detekciu tváre a ďalších ludských rysov z jedného obrazu alebo videa je prezentované ako kombinácia prepojených konvolučných sietí. Tieto sú implementované v podobe skriptu a následne vysvetlené. Ich rýchlosť je dostatočná pre ďalšie dodatočné analýzy tváre na živých obrazových dátach.
|
|
|
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech
Knutelský, Martin ; Shakil, Sadia (referee) ; Malik, Aamir Saeed (advisor)
Táto práca sa zaoberá analýzou rozpoznávania emócií z ľudskej reči. Jej cieľom je navrhnúť a implementovať systém, ktorý je schopný automaticky klasifikovať emočný stav z rečových nahrávok. Riešenie je založené na neurónovej sieti typu Audio Spectrogram Transformer (AST), odvodenej z neurónovej siete Vision Transformer, ktorej vstupom je mel spektrogram. Implementácia riešenia pozostáva z dvoch častí. Prvá časť sa zaoberá extrakciou mel spektrogramu zo vstupnej nahrávky reči, zatiaľ čo v druhej časti predtrénovaný AST model počíta odozvu, ktorej výstupom sú pravdepodobnosti pre uvažované emočné triedy. Tréning a vyhodnotenie implementácie bolo uskutočnené na troch dátových sadách: RAVDESS, Emo-DB a EMOVO. Získané výsledky vo forme neváženej presnosti sú 84.5 % pre RAVDESS, 91.6 % pre Emo-DB a 73.8 % pre EMOVO. Počas tréningu modelu bolo zaznamenávané emitované množstvo CO2 na základe spotrebovanej energie grafickým procesorom. Hlavným výstupom tejto práce je využitie neurónovej siete vychádzajúcej z architektúry typu Transformer, určenej pôvodone pre obrazové úlohy, na rozpoznávanie emócií z ľudskej reči. Ďalším výstupom je hodnota uhlíkovej stopy tréningu neurónovej siete, vyjadrená ako hmotnosť vylúčeného CO2, ktorá dosiahla hodnotu 1058.37 gramov.
|
|
|
Detection of persons and evaluation of gender and age in image data
Dobiš, Lukáš ; Vičar, Tomáš (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Táto diplomová práca sa venuje automatickému rozpoznávaniu ludí v obrazových dátach s využitím konvolučných neurónových sieti na určenie polohy tváre a následnej analýze získaných dát. Výsledkom analýzy tváre je určenie pohlavia, emócie a veku osoby. Práca obsahuje popis použitých architektúr konvolučných sietí pre každú podúlohu. Sieť na odhad veku má natrénované nové váhy, ktoré sú vzápätí zmrazené a majú do svojej architektúry vložené LSTM vrstvy. Tieto vrstvy sú samostatne dotrénované a testované na novom datasete vytvorenom pre tento účel. Výsledky testov ukazujú zlepšenie predikcie veku. Riešenie pre rýchlu, robustnú a modulárnu detekciu tváre a ďalších ludských rysov z jedného obrazu alebo videa je prezentované ako kombinácia prepojených konvolučných sietí. Tieto sú implementované v podobe skriptu a následne vysvetlené. Ich rýchlosť je dostatočná pre ďalšie dodatočné analýzy tváre na živých obrazových dátach.
|
guest ::
