Sustav za generiranje proširene stvarnosti korištenjem dubokih modela

• Main Author: Miličević, Ante
• Other Authors: Hrkać, Tomislav
• Format: Master Thesis
• Language: Croatian
• Published: Sveučilište u Zagrebu. Fakultet elektrotehnike i računarstva. 2022
• Subjects: detekcija lica; lokalizacija ključnih točaka lica; kaskadni klasifikator; histogram orijentiranih gradijenata; konvolucijska neuronska mreža; duboko učenje; face detection; facial landmark localisation; cascade classifier; histogram of oriented gradients; convolutional neural network; deep learning; TEHNIČKE ZNANOSTI. Računarstvo; TECHNICAL SCIENCES. Computing; sami
• Online Access: https://zir.nsk.hr/islandora/object/fer:9519; https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:163888; https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:9519; https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:9519/datastream/PDF

U ovom radu opisan je postupak kreiranja sadržaja proširene stvarnosti u slikama koje sadrže lica ugrad̄ivanjem umjetnih dodataka, poput virtualnih naočala, na lice osobe. Za modele detekcije lica uspored̄eni su modeli kaskadnog klasifikatora (Viola i Jones) i histograma orijentiranih gradijenata (McConnell) u kombinaciji sa strojem potpornih vektora (Cortes i Vapnik). Kod lokalizacije ključnih točaka lica korišten je duboki model konvolucijske neuronske mreže, a za sami izračun homografije dekompozicija matrice na singularne vrijednosti. This thesis describes the process of creating augmented reality in images containing faces by embedding artificial accessories, such as virtual glasses, on a person’s face. Described and compared models for face detection are cascade classifier (Vi- ola and Jones) and histogram of oriented gradients (McConnell) in combination with support vector machine (Cortes and Vapnik). Deep convolutional network was used for localisation of facial landmarks, and homography was computed via singular value decomposition of matrix.