| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Intelligent robotic systems |
| Title in original language |
Stila pārnese sejas izteiksmēm un emocijām, izmantojot ģeneratīvos sacīkstes modeļus dziļajā mašīnapmācībā |
| Title in English |
Style Transfer of Facial Expressions and Emotions Using Generative Adversarial Networks in Deep Learning |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Ēvalds Urtāns |
| Reviewer |
Valdis Saulespurēns |
| Abstract |
Šajā bakalaura darbā tiek pētīts ģeneratīvo sacīkstes tīklu salīdzinājums seju emociju un izteiksmju stila pārneses uzdevumā. Specifiski tiek apskatīts Star-GAN un Cycle-GAN ģeneratīvie sacīkstes tīkli. Sejas emociju un izteiksmju stila pārnese tiecas uz sejas emocionālā stāvokļa pārnešanu starp diviem cilvēkiem, saglabājot sākotnējo cilvēka identitāti. Lai pārbaudītu emociju stila pārneses veiktspēju, tiek realizētas trīs metodes veicamajam uzdevumam. Pirmā metode veic seju emociju pārnesi izmantojot oriģinālo attēlu, kurā redzama cilveka seja. Atlikušās divas metodes veic sejas emocionālo īpašību izgūšanu no attēla, kā intereses reģionu, dotajam ģeneratīvajam sacīkstes modelim. Viena no tām apvieno visas sejas emocionālās īpašības kopā, bet otra veic atsevišķu sejas emocionālo īpašību izgūšanu. Visbeidzot, eksperimentālā gaitā tiek noteikts ģeneratīvais sacīkstes modelis ar labāko veiktspēju, balstoties uz kvantitatīviem un kvalitatīviem rezultātiem, un, attiecīgi, noteikta efektīvākā sejas emociju stila pārneses metodika. |
| Keywords |
Ģeneratīvie sacīkstes tīkli, Stila pārnese, Sejas emocijas, Dziļā mašīnapmācība |
| Keywords in English |
Generative adversarial networks, Style transfer, Face emotions, Deep Learning |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
30.05.2022 22:52:00 |
