Підхід до реалізації системи моделювання зовнішності у реальному часі на основі семантичної сегментації обличчя

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГенаш, Максим Геннадійович
dc.contributor.authorОлійник, Володимир Валентинович
dc.date.accessioned2021-05-31T13:30:15Z
dc.date.available2021-05-31T13:30:15Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThis paper describes research on ability and feasibility of applying neural networks of UNet, DeepLabV3, PSPNet architectures in semantic segmentation of faces. The training was performed on Labeled Faces in the Wild (LFW) Part Labels Database. Semantic segmentation was performed by 3 classes: hair, face region, background. As the result of the research it was achieved fairly high level of segmentation accuracy for model UNet (Mean IoU = 85.6%, Pixel Accuracy = 95.7%) which is comparable with results of state of the art models on LFW dataset, meanwhile the trained model is compact enough to be appropriate for using in mobile and web applications. This paper describes an approach to the implementation of a WEB application for virtual changing of hairstyles and hair colors in a video stream from a device camera (laptop, smartphone, etc.) using a trained model (based on neural networks) for semantic segmentation of a face. Unlike existing projects, this paper proposes an approach based on semantic segmentation, rather than finding only the key points of the face, which allows you to substitute a new hairstyle even if it is shorter than the current one. In addition, the replacement takes place directly in the video stream from the camera, and not in static photos, which became possible by using of the trained model directly in the browser without the need to exchange data with the server to process them.uk
dc.description.abstractruВ данной работе описан подход к реализации WEB-приложения по виртуальной смене прически и цвета волос в потоке видео с камеры устройства (ноутбука, смартфона и т.д.) с помощью обученной модели (основанной на нейронных сетях) для семантической сегментации лица. В отличии от существующих проектов в данной работе предложен подход основан на семантической сегментации, а не поиска только ключевых точек лица, что позволяет качественно подставлять новую прическу даже если она короче имеющейся сейчас. Кроме того замена происходит прямо в потоке видео с камеры, а не на статических фотографиях, что стало возможным благодаря использовании обученной модели прямо в браузере без необходимости обмена данными с сервером для их обработки.uk
dc.description.abstractukУ даній роботі описано підхід до реалізації WEB-додатку для віртуальної зміни зачіски та кольору волосся у потоці відео з камери пристрою (ноутбука, смартфона, тощо) за допомогою навченої моделі (заснованої на нейронних мережах) для семантичної сегментації обличчя. На відміну від існуючих проектів, у даній роботі запропоновано підхід заснований на семантичній сегментації, а не пошуку лиш ключових точок обличчя, що дозволяє якісно підставляти нову зачіску навіть якщо вона коротша за наявну зараз. Крім того заміна відбувається прямо у потоці відео з камери, а не на статичних фотографіях, що стало можливим завдяки використанні навченої моделі прямо в браузері без необхідності обміну даними з сервером для їх обробки.uk
dc.format.pagerangeС. 50-54uk
dc.identifier.citationГенаш, М. Г. Підхід до реалізації системи моделювання зовнішності у реальному часі на основі семантичної сегментації обличчя / Генаш Максим Геннадійович, Олійник Володимир Валентинович // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2018. – Вып. 11(43), ч. 2. – С. 50–54. – Библиогр.: 11 назв.uk
dc.identifier.issn2524-0986
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/41271
dc.language.isoukuk
dc.publisherОбщественная организация "Институт социальной трансформации"uk
dc.publisher.placeПереяслав-Хмельницкийuk
dc.sourceАктуальные научные исследования в современном мире : журнал, Вып. 11(43), ч. 2uk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectTensorflow.jsuk
dc.subjectPWAuk
dc.subjectSPAuk
dc.subjectдоповнена реальністьuk
dc.subjectобробка фотографійuk
dc.subjectобробка обличчяuk
dc.subjectзміна зачіскиuk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectaugmented realityuk
dc.subjectphoto processinguk
dc.subjectface editinguk
dc.subjecthairstyle editinguk
dc.subjectсегментацияuk
dc.subjectнейронные сетиuk
dc.subjectдополненная реальностьuk
dc.subjectобработка фотографийuk
dc.subjectобработка лицаuk
dc.subjectсмена причёскиuk
dc.subject.udc004uk
dc.titleПідхід до реалізації системи моделювання зовнішності у реальному часі на основі семантичної сегментації обличчяuk
dc.title.alternativeApproach to the implementation of the system for appearance modeling in real time based on semantic face segmentationuk
dc.title.alternativeПодход к реализации системы моделирования внешности в реальном времени на основе семантической сегментации лицаuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
iScience2018(11-2)_p50-54.pdf
Розмір:
378.5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (КТК)