Heterogenní Rozpoznávání Lidské Tváře ze Skic Obličeje

Ing. Ivan GRUBER

Disertační práce

Heterogenenous Face Recognition from Facial Sketches

Abstract:

This dissertation thesis presents a novel system for automatic heterogeneous face recognition from facial sketches based on a novel method named X-Bridge. Such a task is primarily relevant in the security and surveillance domains. In this work are made following contributions: (1) Analysis of the available neural network architectures used for image classification and their testing for face recognition task; (2) Analysis of the state-of-the-art loss functions used in face recognition task and their testing in combination with different neural network architectures; (3) Analysis of methods potentially usable as a cross-modal bridge; (4) Proposing a novel GAN based method named X-Bridge used as a cross-modal bridge; (5) Introducing a novel metric for measuring the performance of cross-modal bridges in the heterogeneous face recognition task; (6) Proposing a complex automatic heterogeneous face recognition system. The system improves state-of-the-art results on an appropriate benchmark face recognition dataset.

Abstract:

Tato dizertační práce představuje nový systém automatického heterogenního rozpoznávání lidské tváře ze skic. Systém je založený na nové metodě pojmenované X-Bridge. Heterogenní rozpoznávaní lidské tváře je primárně relevantní pro úlohy bezpečnosti a sledování. Tato práce má následující přínos: (1) Analýzu dostupných architektur neuronových sítí používaných pro úlohu klasifikace obrázků a jejich testování v rámci úlohy rozpoznávání lidské tváře; (2) Analýzu state-of-the-art ztrátových funkcí užívaných v úloze rozpoznávání lidské tváře a jejich testování v kombinaci s různými neuronovými sítěmi; (3) Analýzu metod potenciálně použitelných jako intermodální most; (4) Představení nové metody intermodálního mostu pojmenované X-Bridge založené na generativní adversiální síti; (5) Představení nové metriky určené k měření výkonu intermodálních mostů v úloze heterogenního rozpoznávání lidské tváře; (6) Představení komplexního systému automatického heterogenního rozpoznávání lidské tváře. Představený systém zlepšuje state-of-the-art výsledky na testovaném benchmarkovém datasetu.

Keywords

Rozpoznávání lidské tváře, Strojové učení, Neuronová síť, Klasifikace, Verifikace, Identifikace, Heterogenní rozpoznávání lidské tváře, Intermodální most, Translace obrázek-skica.

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 6. 11. 2019

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Doc. Ing. Miloš Železný, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Doktorský studijní program / obor:
Aplikované vědy a informatika / Kybernetika