Rekonstrukce chybějících části obličeje pomocí neuronové sítě

Abstract

Cílem této práce je vytvořit neuronovou síť která bude schopna rekonstruovat obličeje z fotografií na kterých je část obličeje překrytá maskou. Jsou prezentovány koncepty využívané při vývoji konvolučních neuronových sítí a generativních kompetitivních sítí. Dále jsou popsány koncepty používané v neuronových sítích specificky pro rekonstrukci fotografií obličejů. Je představen model generativní kompetitivní sítě využívající kombinaci hrazených konvolučních vrstev a víceškálových bloků schopný realisticky doplnit oblasti obličeje zakryté maskou.The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.