Odhad osobnostních vlastností z videa
Loading...
Date
Authors
Čigáš, Patrik
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto bakalárska práca sa zaoberá experimentami so systémami na odhad dojmových osobnostných vlastností z videa a porovnáva ich úspešnosť. Systémy v experimentoch sú vytvorené pomocou lineárnych regresorov a konvolučných neurónových sietí. Experimenty porovnávajú úspešnosť lineárnych regresorov spracovávajúcich obrazovú a zvukovú modalitu. Na vytvorených spektrogramoch zo zvukových modalít videa práca vyhodnocuje výsledky konvolučných sietí s rôznym počtom konvolučných a plne prepojených vrstiev a následne porovnáva úspešnosť riešenia pomocou regresie a pomocou klasifikácie. Pre obrazovú modalitu práca porovnáva množstvo informácií v pohybe pohľadu človeka a v pohybe orientačných bodov tváre. Najlepšie výsledky v experimentoch dosahuje systém na spracovávanie orientačných bodov tváre.
This bachelor thesis deals with experiments with systems for apparent personality analysis from video, and compares accuracy of these systems. Systems from the experiments are created by linear regression and convolutional neural networks. Experiments compare accuracy of linear regressors processing visual and audial modality of video. On spectograms made from audial modality of video, thesis evaluates results of convolutional neural networks with varying number of convolutional and fully connected layers nad subsequently compares accuracy of regression solution and classification solution of the problem. For visual modality of video the thesis compares information values of gaze movement and face landmarks movement. System processing face landmarks movement reaches the best results in the experiments.
This bachelor thesis deals with experiments with systems for apparent personality analysis from video, and compares accuracy of these systems. Systems from the experiments are created by linear regression and convolutional neural networks. Experiments compare accuracy of linear regressors processing visual and audial modality of video. On spectograms made from audial modality of video, thesis evaluates results of convolutional neural networks with varying number of convolutional and fully connected layers nad subsequently compares accuracy of regression solution and classification solution of the problem. For visual modality of video the thesis compares information values of gaze movement and face landmarks movement. System processing face landmarks movement reaches the best results in the experiments.
Description
Citation
ČIGÁŠ, P. Odhad osobnostních vlastností z videa [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-14
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 B. Otázky u obhajoby: Odkud jste čerpal informace o CNN? Proč jste vůbec nezkusil použít end-to-end trénované příznaky z obrazu? Proč jste nepoužil architekturu sítě, kterou použili vítězové soutěže a nezkoušel další změny této sítě? Zkoušel jste fúzi dat z obrazu a zvuku pro získání lepší přesnosti?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení