Detail práce
Detekce použití retušovacích filtrů ve snímku s obličejem
Úprava snímku pomocí filtrů je jeden z nejjednodušších způsobů jak lze v dnešní době vylepšit jeho vlastnosti. Sociální sítě jako Instagram nebo Snapchat, zaměřené primárně na sdílení snímků, nabízejí svým uživatelům při nahrávání snímků filtry, které upravují barvy ve snímku a dělají jej tak atraktivnějším. V případě získávání snímků z těchto platforem by tak mnoho snímků mělo aplikovaný filtr. Tato práce vysvětluje principy těchto filtrů. Dále se zabývá detekcí filtrů ve snímcích s obličejem, experimentuje s několika různými přístupy. Detekce pomocí analýzy histogramu a detekce konvoluční neuronovou sítí se jeví jako nejlepší, a tak jsou implementovány do programu s jednoduchým uživatelským prostředím. Dosahují úspěšnosti 94,44% (histogram) a 99,10% (neuronová síť). Také je zkoumán vliv filtrů na identifikaci osob, který je závislý na aplikovaném filtru. Některé filtry výrazně zhoršují úspěšnost identifikace osob podle snímku obličeje, zatímco jiné mají minimální dopad. Obecně se však dá říci, že změny způsobené filtry nejsou zanedbatelné.
zpracování obrazu, histogram, digitální snímky, obrazové filtry, Instagram, umělá inteligence, strojové učení, detekce filtru, snímky obličeje, Diskrétní Fourierova transformace, CelebA, konvoluční neuronová síť
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.
- Jaké operace s histogramem nenaruší funkčnost Vaší aplikace, příp. které ano. Demonstrujte alespoň na dvou příkladech.
- Je možné aplikovat filtr na dílčí oblast obrázku a zbytek ponechat nezměněný? Pokud ano, pozná Váš detektor použití daného filtru i na dílčí části obrazu?
- Jaké výpočetní nároky aplikace má, tj. zda je použitelná v mobilních či embedded zařízeních?
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT23951,
author = "Adam Krav\'{a}\v{c}ek",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Detekce pou\v{z}it\'{i} retu\v{s}ovac\'{i}ch filtr\r{u} ve sn\'{i}mku s obli\v{c}ejem",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2021,
location = "Brno, CZ",
language = "czech",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23951/"
}