Detekce osob a hodnocení jejich pohlaví a věku v obrazových datech

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Michal Masařík, Ph.D. (člen) Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Odstrčilík položil otázku, zda student metodu porovnal i s jinými přístupy a jaká je citlivost metody, pokud by se osoba pohybovala. Doc. Kolář položil otázku, jaké bylo dosaženo rychlosti v GPU inference. Ing. Čmiel položil otázku, zda student využil všechny zdroje, které uvádí v seznamu literatury. Doc. Masařík položil otázku, jaké markery byly použity pro rozpoznání emocí. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKolář, Radimen
dc.contributor.authorDobiš, Lukášen
dc.contributor.refereeVičar, Tomášen
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractTáto 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.en
dc.description.abstractThis master thesis describes an approach for automated human recognition by using convolutional neural networks (CNN) to perform facial analysis of persons face in image data. The predicted biometric indicators are following: age, gender, facial landmarks and facial expression. CNN architectures with pretrained weights for each task are described. Age estimation CNN has new weights trained and freezed, then has added new LSTM layers into its architecture. New LSTM layers are trained and tested on newly created video data set. Test results indicate improved age prediction accuracy. Solution for human recognition inference with single image and time series variants, in form of script with interconnected CNNs is explained, and its inference speed performance supports further proposed expansion plans for live video inference.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationDOBIŠ, L. Detekce osob a hodnocení jejich pohlaví a věku v obrazových datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other126832cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/189151
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjecthlboké učenieen
dc.subjectpočítačové videnieen
dc.subjectkonvolučné neurónové sieťeen
dc.subjectLSTMen
dc.subjectdetekcia tváreen
dc.subjectodhad vekuen
dc.subjectklasifikácia pohlaviaen
dc.subjectklasifikácia emóciíen
dc.subjectPytorchen
dc.subjectdeep learningcs
dc.subjectcomputer visioncs
dc.subjectconvolutional neural networkscs
dc.subjectlong short-term memorycs
dc.subjectface detectioncs
dc.subjectage estimationcs
dc.subjectgender classificationcs
dc.subjectemotion classificationcs
dc.subjectPytorchcs
dc.titleDetekce osob a hodnocení jejich pohlaví a věku v obrazových datechen
dc.title.alternativeDetection of persons and evaluation of gender and age in image datacs
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-06-16cs
dcterms.modified2020-06-19-13:01:39cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid126832en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:22:55en
sync.item.modts2025.01.17 10:36:08en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
5.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
2.04 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_126832.html
Size:
4.88 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_126832.html
Download
Collections
2020