Vysvětlitelnost klasifikace živosti tváří
| but.committee | prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) | cs |
| but.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 C. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Informační technologie a umělá inteligence | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Špaňhel, Jakub | en |
| dc.contributor.author | Mičulek, Petr | en |
| dc.contributor.referee | Beran, Vítězslav | en |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Cílem této práce je analýza, vývoj a vyhodnocení vysvětlitelných systémů klasifikace živosti obličeje. Klasifikace živosti obličeje slouží jako bezpečnostní filtr vyřazující podvrhy před provedením rozpoznávání obličeje. Klasifikátory živosti obličeje proto nezbytně stojí v pozadí vzestupu biometrických systémů v chytrých telefonech a bezpečnostních kamerách. Standardní neuronové sítě pro tuto úlohu však neposkytují vysvětlení pro svá rozhodnutí. V této práci jsou tedy prozkoumány a použity metody vysvětlitelnosti, konkrétně atribuce vstupních dat. V rámci těchto metod jsou provedeny experimenty na zhodnocení jejich vhodnosti a jako nejvhodnější je vybrán GradCAM používající dodatečné augmentace. Dosahuje hodnoty AUC metriky při umazávání snímku o hodnotě 0,658 a AUC při vkládání do snímku 0,908. Ačkoli další experimenty ukazují limity věrnosti těchto vysvětlení a jejich ne vždy jasnou srozumitelnost, je ukázáno, že poskytují vodítka pro vylepšení prediktivních schopností systémů pro vyhodnocení živosti obličejů. | en |
| dc.description.abstract | The goal of this thesis is to explore, develop, and evaluate explainable face presentation attack detection (PAD) systems. PAD systems act as security filters for face recognition, preventing spoofed faces from reaching the identification phase. These systems are a necessary component enabling the recent rise of biometric systems used in smartphones and security cameras. While neural networks are the standard method for this task, they are commonly a black-box method providing no explanation. To provide a better understanding of the detection process, input attribution methods are applied. Their suitability is studied and various variants are compared. Of the seven methods compared, GradCAM using test-time augmentation is evaluated as the best, achieving a deletion metric AUC of 0.658 and an insertion metric AUC of 0.908. Experiments with the explanations show their limited capability at helping understand the model, but provide hints at how the predictive accuracy of the PAD system can be verified, and possibly improved. | cs |
| dc.description.mark | C | cs |
| dc.identifier.citation | MIČULEK, P. Vysvětlitelnost klasifikace živosti tváří [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 144772 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/213795 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Strojové učení | en |
| dc.subject | interpretovatelné strojové učení | en |
| dc.subject | vysvětlitelnost strojového učení | en |
| dc.subject | klasifikace živosti tváří | en |
| dc.subject | konvoluční neuronové sítě | en |
| dc.subject | Machine Learning (ML) | cs |
| dc.subject | Interpretable ML | cs |
| dc.subject | ML Explainability | cs |
| dc.subject | Convolutional Neural Networks | cs |
| dc.subject | Face Liveness | cs |
| dc.subject | Face Presentation Attack Detection | cs |
| dc.title | Vysvětlitelnost klasifikace živosti tváří | en |
| dc.title.alternative | Explainable Face Liveness Classification | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-08-24 | cs |
| dcterms.modified | 2023-08-24-12:03:38 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 144772 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 15:37:47 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 13:42:14 | en |
| thesis.discipline | Zpracování zvuku, řeči a přirozeného jazyka | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |