Detekcija karakterističnih točaka lica dubokim konvolucijskim modelima s primjenom u deidentifikaciji lica

diplomski rad

• Naslov (engleski): Detection of Facial Keypoints by Deep Convolutional Models with Application to Face De-identification
• Autor: Glorija Volarević
• Mentor: Tomislav Hrkać (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-04, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad bavi se detekcijom karakterističnih točaka lica i deidentifikacijom snimljenih osoba pomoću konvolucijskih neuronskih mreža. Rad opisuje osnovne pojmove i principe dubokih i konvolucijskih neuronskih mreža te programsko ostvarenje sustava za detekciju i deidentifikaciju lica koji je temeljen na arhitekturi konvolucijske neuronske mreže. Točke pronađenog lica uspoređuju se s točkama lica u bazi za zamjenu lica iz koje se zatim izvlači lice koje ima najsličniju pozu i izraz kako bi se ostvarila što veća prirodnost deidentificirane slike. Delaunayovom triangulacijom lice se podijeli na trokute te se odgovarajući trokuti slike iz baze preslikavaju na trokute slike koja se želi deidentificirati.

Sažetak (engleski)

This work is about facial keypoints detection and de-identification of recorded people using convolutional neural networks. The work describes basic terms and principles of deep and convolutional neural networks and the program implementation of a detection and de-identification system based on convolutional neural network architecture. Once a face is detected, its facial keypoints are compared to facial keypoints of faces in the face replacement database from which a face with the most similar position and expression is chosen. Using Delaunay’s triangulation, the face is divided into triangles which are then pasted onto the corresponding triangles of the face we want to replace.

• Ključne riječi: detekcija; regresija; deidentifikacija; duboko učenje; konvolucijske neuronske mreže
• Ključne riječi (engleski): detection; regression; de-identification; deep learning; convolutional neural networks.
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:344697
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-01-07 22:55:26