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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9250
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Souza, Douglas Matos de | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8221330047901068 | por |
dc.contributor.advisor1 | Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8250832800932125 | por |
dc.date.accessioned | 2020-09-01T17:45:18Z | - |
dc.date.issued | 2018-08-06 | - |
dc.identifier.uri | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9250 | - |
dc.description.resumo | Em visão computacional, o processamento de imagens de faces vem acompanhado de uma série de complexidades. Exemplos incluem a variação de pose, luz, expressão facial, e maquiagem. Embora todos os aspectos sejam considerados importantes, o que apresenta o maior impacto em sistemas de visão computacional que trabalham com faces é a variação de pose. Em reconhecimento facial, por exemplo, há muito tempo em que se deseja um método capaz de transformar imagens de faces para a mesma pose, geralmente, uma visão frontal, de modo a facilitar o reconhecimento. A síntese de diferentes visões de um rosto é um grande desafio, principalmente porque em visões não-frontais há uma perda de informação quando um lado da face obstrui o outro. Vários métodos para resolver a síntese de pose de faces foram propostos, mas os resultados geralmente deixam a desejar detalhes realísticos. Neste trabalho, nós apresentamos novos métodos que aprimoram os resultados em relação aos anteriores, apresentando uma maior qualidade na síntese de poses de faces. | por |
dc.description.abstract | In computer vision, processing face images are accompanied by a series of complexities. Examples include variation of pose, light, face expression, and make up. Although all aspects are considered important, the one that impacts the most face-related computer vision systems is pose. In face recognition, for example, it has been long desired to have a method capable of bringing faces to the same pose, usually a frontal view, in order to ease recognition. Synthesizing different views of a face is a great challenge, mostly because in non-frontal face images there are loss of information when one side of the face occludes the other (also known as self-occlusion). Several methods to address face pose synthesis were proposed, but the results usually miss a realistic finish. In this work, we present novel methods that improve on the previous ones, showing higher synthesis quality. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by PPG Ciência da Computação ([email protected]) on 2020-07-29T19:09:10Z No. of bitstreams: 1 volume_final.pdf: 8005812 bytes, checksum: c0e9895b235dbb26461153925ec29235 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Lucas Martins Kern ([email protected]) on 2020-09-01T17:00:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 volume_final.pdf: 8005812 bytes, checksum: c0e9895b235dbb26461153925ec29235 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2020-09-01T17:45:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 volume_final.pdf: 8005812 bytes, checksum: c0e9895b235dbb26461153925ec29235 (MD5) Previous issue date: 2018-08-06 | eng |
dc.format | application/pdf | * |
dc.thumbnail.url | http://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/178729/volume_final.pdf.jpg | * |
dc.language | eng | por |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | por |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | PUCRS | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Síntese de poses de faces | por |
dc.subject | Aprendizado de máquina | por |
dc.subject | Aprendizado profundo | por |
dc.subject | Visão computacional | por |
dc.subject | Redes geradoras adversárias | por |
dc.subject | Face pose synthesis | eng |
dc.subject | Machine learning | eng |
dc.subject | Deep learning | eng |
dc.subject | Computer vision | eng |
dc.subject | Generative adversarial networks | eng |
dc.subject.cnpq | CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO | por |
dc.title | Gan-based realistic face pose synthesis | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.restricao.situacao | Trabalho não apresenta restrição para publicação | por |
Appears in Collections: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
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File | Description | Size | Format | |
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volume_final.pdf | DOUGLAS_MATOS_DE_SOUZA_DIS | 7.82 MB | Adobe PDF | Download/Open Preview |
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