Navidezno pomerjanje frizur s postopki računalniškega vidaLipovšek, Jan (Avtor) Štruc, Vitomir (Mentor) globoko učenjeračunalniški vidkonvolucijske nevronske mreženavidezno pomerjanje frizurV delu je predstavljena aplikacija za navidezno pomerjanje frizur s postopki računalniškega vida. Delo predstavlja problem navideznega pomerjanja frizur z uporabo dveh različnih metod segmentacije, ki vhodno sliko osebe razdelita v tri semantična področja (lase, obraz in ozadje), ter dveh metod vrisovanja, ki na sliki po zamenjavi frizur smiselno zapolnita luknje. Na podatkovni zbirki LFW smo naučili in ovrednotili dve globoki segmenta- cijski nevronski mreži FCN-8s in U-Net. Rezultati kažejo, da je za namen se- gmentacije las bolj primerna mreža U-Net, z natančnostjo po slikovnih elementih 0.910 v primerjavi z natančnostjo 0.902, ki jo je dosegla mreža FCN-8s. Izračun F-mere prav tako potrdi zgornjo trditev. Za vrisovanje smo preizkusili globoko generativno nevronsko omrežje in postopek Telea, ki temelji na polnjenju lukenj glede na vrednosti okoliških slikovnih pik. S povprečno oceno 4.214 pri testih s človeškimi ocenjevalci, v primerjavi s 3.429, se je za namen vrisovanja bolje izkazala metoda Telea. Poglavje 1 predstavi uvod v delo. Poglavje 2 predstavi teoretično ozadje za delom, ter pregled podobnih aplikacij. V poglavju 3 so opisane uporabljene metode. Poglavje 4 poda rezultate segmentacije, normalizacije, združevanja slik in vrisovanja, ter ovrednotenje zgornjih rezultatov. Zaključki pa so podani v poglavju 5.20182018-09-07 08:20:06Diplomsko delo/naloga102745sl