Aplikace pro automatické vyhodnocení věrohodnosti generovaného snímku obličeje
| but.committee | prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Dana Hliněná, 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. Komise ohodnotila práci stupněm 4F kvůli zcela nedostačující kvalitě textu technické zprávy . Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce nebyla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Goldmann, Tomáš | cs |
| dc.contributor.author | Šotola, Jiří | cs |
| dc.contributor.referee | Semerád, Lukáš | cs |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.abstract | 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. | cs |
| dc.description.abstract | 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. | en |
| dc.description.mark | D | cs |
| dc.identifier.citation | ŠOTOLA, J. Aplikace pro automatické vyhodnocení věrohodnosti generovaného snímku obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 156900 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/246613 | |
| dc.language.iso | cs | 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 | neuronové sítě | cs |
| dc.subject | neuron | cs |
| dc.subject | perceptron | cs |
| dc.subject | siamská síť | cs |
| dc.subject | rozpoznávání obličeje | cs |
| dc.subject | GANs | cs |
| dc.subject | StarGAN | cs |
| dc.subject | RelGAN | cs |
| dc.subject | ArcFace | cs |
| dc.subject | MagFace | cs |
| dc.subject | ural networks | en |
| dc.subject | neuron | en |
| dc.subject | perceptron | en |
| dc.subject | siamese network | en |
| dc.subject | facial recognition | en |
| dc.subject | GANs | en |
| dc.subject | StarGAN | en |
| dc.subject | RelGAN | en |
| dc.subject | ArcFace | en |
| dc.subject | MagFace | en |
| dc.title | Aplikace pro automatické vyhodnocení věrohodnosti generovaného snímku obličeje | cs |
| dc.title.alternative | Application for Automatic Evaluation of the Fidelity of the Generated Facial Image | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-10 | cs |
| dcterms.modified | 2024-08-22-13:05:20 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 156900 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 21:01:05 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 09:31:50 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |