Identifikace osob ve videozáznamu z kvadrokoptéry
Loading...
Date
Authors
Mojžiš, Tomáš
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Cieľom tejto práce je vytvoriť aplikáciu, ktorá bude schopná rozpoznávať ľudí podľa tváre na základe vytvorenej databázy zo záznamov z drona. Databáza pozostáva z fotografií osôb, ktoré sa majú na videu identifikovať. Výstupom aplikácie je video, v ktorom sú hľadané osoby označené ich menom. Pri riešení práce bolo porovnaných niekoľko existujúcich metód, založených na neurónových sieťach, ktoré riešia detekciu tváre a rozpoznávanie tvárí. Vo finálnom riešení bol použitý detektor MTCNN spolu s extraktorom vektorov príznakov na základe ArcFace. Vytvorená multiplatformová aplikácia umožňuje rozpoznať osoby v záznamoch z drona aj pri šírke tváre menšej ako 20 pixelov. Celková funkčnosť aplikácie bola otestovaná na vlastnej dátovej sade pozostávajúcej zo záznamov z drona.
The aim of this thesis is to make an application capable of recognizing people's faces based on a user-created database in drone footage. The database is made of pictures of people that should be identified in the footage. The output of this application is a video where the demanded people are labeled with their names. Some face detection and recognition state of the art solutions based on neural networks are compared in this work. The final solution consists of the MTCNN detector and a face embedding extractor based on ArcFace. The created multiplatform application allows to recognize people in drone footage even with face width of less than 20 pixels. The final solution was tested on a private dataset comprised of drone footage.
The aim of this thesis is to make an application capable of recognizing people's faces based on a user-created database in drone footage. The database is made of pictures of people that should be identified in the footage. The output of this application is a video where the demanded people are labeled with their names. Some face detection and recognition state of the art solutions based on neural networks are compared in this work. The final solution consists of the MTCNN detector and a face embedding extractor based on ArcFace. The created multiplatform application allows to recognize people in drone footage even with face width of less than 20 pixels. The final solution was tested on a private dataset comprised of drone footage.
Description
Keywords
umelá inteligencia , počítačové videnie , rozpoznávanie tváre , detekcia tváre , dron , kamera , cctv , cmos , ccd , konvolučná neurónová sieť , CNN , MTCNN , ArcFace , OpenCV , Python , PyQt , biometria , artificial intelligence , computer vision , face recognition , face detection , drone , camera , cctv , cmos , ccd , convolutional neural network , CNN , MTCNN , ArcFace , OpenCV , Python , PyQt , biometrics
Citation
MOJŽIŠ, T. Identifikace osob ve videozáznamu z kvadrokoptéry [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen)
Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-08
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 A. Otázky u obhajoby: Jak zpomalí celý proces identifikace osoby rozsah databáze (množství uložených biometrických šablon)? Uveďte prosím konkrétní hodnoty. Za jakých podmínek by bylo možné převést Vaše řešení z off-line zpracování do real-time zpracování přímo na palubě dronu a jaká omezení či podmínky pro výpočetní výkon / spotřebu by byla třeba? Použil jste neuronové sítě ve své práci, případně kde? Jaké byly úhly snímaných obličejů? Porovnal jste vaše řešení se současným stavem? Jaká grafická karta by se hodila pro využití na dronu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena