prikaz prve stranice dokumenta Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža
  Preuzmi
PDF 1.99 MB
diplomski rad
Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža
2023. urn:nbn:hr:200:323810
Ćaleta, Mislav
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za automatiku i robotiku

Citirajte ovaj rad

Ćaleta, M. (2023). Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

Ćaleta, Mislav. "Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

Ćaleta, Mislav. "Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

Ćaleta, M. (2023). 'Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 21.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

Ćaleta M. Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2023 [pristupljeno 21.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

M. Ćaleta, "Generiranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:323810
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovGeneriranje umjetnih slika lica pomoću generativnih suparničkih mreža
Naslov (engleski)Generating Synthetic Images of Human Faces by Generative Adversarial Networks
AutorMislav Ćaleta
MentorRobert Cupec (mentor)
Član povjerenstvaRobert Cupec (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaRatko Grbić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaEmmanuel Karlo Nyarko (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za automatiku i robotiku)
Osijek
Datum i država obrane2023-09-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Glavni zadatak rada je bio napraviti model suparničkih generativnih mreža čija će generatorska mreža nakon učenja uspješno generirati slike ljudskih lica. Na početku je objašnjena sva potrebna teorija za shvaćanje modela koji su u radu napravljeni i korišteni. Nakon toga je prikazana potrebna priprema za sam proces izgradnje modela i njihovog učenja. Na kraju su svi modeli objašnjeni i pojašnjeni su razlozi za promjene koje su napravljene na modelima da bi se dobili bolji rezultati. Također su prikazani rezultati i objašnjeni su nedostatci rezultata i kako pristupiti poboljšanju. Poboljšanja koja su primijenjena u radu kako bi se postigli željeni rezultati proizlaze iz teorije strojnog učenja, točnije metoda iz dubokog učenja koje su se pokazale kao dobre metode za rješavanje problema koji se pojavljuju kroz rad. Svako poboljšanje je objašnjeno i naveden je jasan razlog zašto je napravljeno i kako bi teoretski trebalo utjecati na rezultate modela. Budući da su slike kroz verzije modela znatno bolje može se zaključiti da ovi postupci nisu učinkoviti samo u teoriji već su pomogli u generiranju kvalitetnijih slika.
Sažetak (engleski)
The main task of this paper was to create a model of adversarial generative networks whose generator network after learning will successfully generate images of human faces. At the beginning, all the necessary theory for understanding the models that were created and used in the paper was explained. After that, the necessary preparation for the process of building the models and their learning is presented. At the end, all models are explained and the reasons for the changes made to the models for the purpose of getting the better results are clarified. The results are also presented. The shortcomings of the results and how to approach the improvements are explained. The improvements that have been applied in this paper to achieve the desired results stem from machine learning theory, more specifically deep learning methods that have proven to be good methods for solving problems that arise through this work. Each improvement is explained and a clear reason is given why it was made and how it should theoretically affect the results of the model. Because the images with different model versions are significantly better it can be concluded that these procedures are not efficient only in theory but also that they helped to generate higher quality images.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:323810
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-10-02 11:20:49