title: Segmentation of human faces images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Моисеев Игорь Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Moiseev Igor Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Асташенкова Лада Константиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Astasenkova Lada Konstantinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 046957
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25847
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Основной целью данной работы является разработка программной системы для сегментации изображений человеческих лиц для выделения областей глаз, бровей, носа, рта и линии подбородка. Задачу сегментации в данном случае разделена на следующие этапы: локализация всех лиц на изображении, детектирование ключевых точек на этих лицах и выявление основных частей каждого лица. Для локализации областей лиц было выбрано решение, основанное на гистограмме направленных градиентов и методе опорных векторов. Поиск ключевых точек лица в разработанном алгоритме выполнен с использованием ансамбля деревьев регрессии, реализация которого присутствует в библиотеке машинного обучения DLib. В последней главе работы продемонстрированы результаты реализованного метода и инструменты разработки, с помощью которых они были получены.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The main goal of this work is to develop a software system for the segmentation of images of human faces to highlight the eye, eyebrow, nose, mouth and chin line areas. In this case, the segmentation task is divided into the following stages: localization of all faces in the image, detection of key points on these faces, and identification of the main parts of each face. To localize areas of faces, a solution was chosen based on a histogram of oriented gradients and the support vector machine. The search for key points of the face in the developed algorithm was performed using an ensemble of regression trees, the implementation of which is present in the library of machine learning DLib. The last chapter of the work shows the results of the implemented method and the development tools with which they were obtained.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: локализация лица
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ключевые точки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация лица
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гистограмма направленных градиентов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ансамбль деревьев регрессии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: face localization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: key points
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: face segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: histogram of oriented gradients
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ensemble of regression trees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Segmentation of human faces images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сегментация изображений человеческих лиц
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Astasenkova_Lada_Konstantinovna_VKR.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25847/1/Astasenkova_Lada_Konstantinovna_VKR.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,87 MB
resources.filename: reviewSV_Astasenkova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25847/2/reviewSV_Astasenkova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,07 MB