|
|
|
|
| LEADER |
02619na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid4581
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Knežević, Simon
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Segmentacija i lokalizacija zaklonjenosti lica uporabom dubokih neuronskih mreža :
|b diplomski rad /
|c Simon Knežević ; [mentor Slobodan Ribarić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Deep network for face segmentation and occlusion localisation
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b S. Knežević,
|c 2018.
|
| 300 |
|
|
|a 17 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2018-06-29, datum završetka: 2018-07-16
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U ovom je radu uporabom dubokih neuronskih mreža ostvaren sustav za segmentaciju lica i lokalizaciju zaklonjenih područja koji radi bez ograničenja na pozu lica i vrstu zaklonjenosti. Razvijeni sustav omogućuje detekciju, procjenu 3D poze, segmentaciju, lokalizaciju zaklonjenosti i u konačnosti deidentifikaciju lica koja je provedena na područjima koja nisu bila zaklonjena. Za segmentaciju i lokalizaciju zaklonjenosti lica primijenila se metoda koja koristi duboke konvolucijske neuronske mreže. Lokalizirani su objekti koji zaklanjaju određene dijelove lica, a segmentirani vidljivi dijelovi lica iz svojih okolina. U konačnici se deidentifikacija lica u svrhu zaštite privatnosti provela metodom zamjene lica. Navedena metoda zatim je implementirana na video sekvence te je testirana na videozapisima koji variraju u broju lica, pozama, osvjetljenju i zaklonjenosti lica.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Deep neural network is used for face segmentation and occlusion localisation. The system works in unconstrained to occlusion and in arbitrary face poses. System is developed to detect faces, estimate 3D pose, localise occlusions, segment faces and deidentify them. For segmentation and localization deep neural networks are used. Objects that occlude faces are localised, and visible parts of faces are segmented. Deidentification method for privacy preservation developed is face swap system. Method is implemented on video sequences and tested for many faces, poses, lighting and occlusion conditions.
|
| 653 |
|
1 |
|a segmentacija lica, lokalizacija zaklonjenosti lica, 3D modeli lica, deidentifikacija lica
|
| 653 |
|
1 |
|a face segmentation, occlusion localisation, 3D face models, face deidentification
|
| 700 |
1 |
|
|a Ribarić, Slobodan
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 48972
|d 48972
|