Tato práce obecně popisuje problematiku rozpoznávání, identifikace a verifikace tváře. Prozkoumává stávající metody rozpoznávání s podrobnějším popisem některých tradičních a současných vrcholných přístupů. Porovnává existující databáze obličejů vhodné k trénování a testování rozpoznávacího systému. Popisuje roli neuronových sítí v úloze rozpoznávání. Nedílnou součástí je také návrh a implementace vlastního identifikačního systému metodou siamských neuronových sítí, který porovnává identitu dvou tváří a rozhoduje, zda se jedná o shodnou osobu, či nikoliv. Před fází návrhu systému je diskutován výběr databáze obličejů, samotný návrh pak zahrnuje tvorbu datasetu, sestavení architektury sítě, výběr metody učení a volbu parametrů. V závěru je vlastní návrh vyhodnocen a porovnán se stávajícími metodami.
Anotace v angličtině
This thesis describes in general terms the issue of face recognition, identification or verification. It examines existing recognition methods with a more detailed description of some traditional and current top approaches, compares existing face databases suitable for training and testing the recognition system and describes a role of neural networks in the recognition task. An integral part is also the design and implementation of the identification system using the siamese neural network, which compares the identity of two faces and decides whether it is the same person or not. Before the design phase is discussed a selection of the face database, the design then involves creating a dataset, building a network architecture, choosing a learning method and selecting parameters. In conclusion, the proposed system is evaluated and compared with the existing methods.
face recognition, face identification, face verification, face database, neural network, convolutional neural network, siamese neural network, SGD, backpropagation
Rozsah průvodní práce
67 s.
Jazyk
CZ
Anotace
Tato práce obecně popisuje problematiku rozpoznávání, identifikace a verifikace tváře. Prozkoumává stávající metody rozpoznávání s podrobnějším popisem některých tradičních a současných vrcholných přístupů. Porovnává existující databáze obličejů vhodné k trénování a testování rozpoznávacího systému. Popisuje roli neuronových sítí v úloze rozpoznávání. Nedílnou součástí je také návrh a implementace vlastního identifikačního systému metodou siamských neuronových sítí, který porovnává identitu dvou tváří a rozhoduje, zda se jedná o shodnou osobu, či nikoliv. Před fází návrhu systému je diskutován výběr databáze obličejů, samotný návrh pak zahrnuje tvorbu datasetu, sestavení architektury sítě, výběr metody učení a volbu parametrů. V závěru je vlastní návrh vyhodnocen a porovnán se stávajícími metodami.
Anotace v angličtině
This thesis describes in general terms the issue of face recognition, identification or verification. It examines existing recognition methods with a more detailed description of some traditional and current top approaches, compares existing face databases suitable for training and testing the recognition system and describes a role of neural networks in the recognition task. An integral part is also the design and implementation of the identification system using the siamese neural network, which compares the identity of two faces and decides whether it is the same person or not. Before the design phase is discussed a selection of the face database, the design then involves creating a dataset, building a network architecture, choosing a learning method and selecting parameters. In conclusion, the proposed system is evaluated and compared with the existing methods.
face recognition, face identification, face verification, face database, neural network, convolutional neural network, siamese neural network, SGD, backpropagation
Zásady pro vypracování
Prozkoumejte možnosti a zvolte vhodnou databázi obličejů pro úlohu identifikace.
Seznamte se se stávajícími algoritmy pro identifikaci obličejů.
Implementujte metodu pro identifikaci obličejů pomocí siamských konvolučních neuronových sítí.
Porovnejte dosažené výsledky jednotlivých algoritmů.
Zásady pro vypracování
Prozkoumejte možnosti a zvolte vhodnou databázi obličejů pro úlohu identifikace.
Seznamte se se stávajícími algoritmy pro identifikaci obličejů.
Implementujte metodu pro identifikaci obličejů pomocí siamských konvolučních neuronových sítí.
Porovnejte dosažené výsledky jednotlivých algoritmů.
Seznam doporučené literatury
Chopra and Hadsell and LeCun: Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification (CVPR 2005)
Seznam doporučené literatury
Chopra and Hadsell and LeCun: Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification (CVPR 2005)