Detail práce
Sledování obličeje v reálném čase
Práce se věnuje problematice sledování obličeje v reálném čase. Na začátku jsou popsány existující metody sledování objektů a detekce obličejů. V další části se tato práce věnuje návrhu, implementaci a trénování konvoluční neuronové sítě, která se ukázala efektivní pro řešení problematiky sledování obličejů. Dále se implementovaná síť porovnává s existujícími metodami. Poslední část práce popisuje optimalizaci vytvořené sítě pomocí sady nástrojů společnosti Intel zvané OpenVINO.
sledování obličeje, detekce obličeje, sledování objektů, konvoluční neuronové sítě
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
- Jakým způsobem byla trénovaná vámi navržená neuronová sít? Stručně popište algoritmus, který byl využit pro trénování a způsob trénování na vaší trénovací sadě.
- Jaká je minimální velikost obličeje, které je vaše řešení schopné detekovat a sledovat?
- Jak se bude Vaše řešení chovat, pokud nebude obličej ve středu videa?
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Křivka Zbyněk, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT22023, author = "Aleksei Ermak", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Sledov\'{a}n\'{i} obli\v{c}eje v re\'{a}ln\'{e}m \v{c}ase", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2019, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22023/" }