hrvatski

Primjena alata dubokog učenja za prepoznavanje lica

Cilj ovog rada bio je prikazati postupak treniranja, prepoznavanja i zamjene lica primjenom alata za duboko učenje, koje predstavljaju najsuvremeniji pristup u području umjetne inteligencije i primjena neuronskih mreža prilikom učenja i definiranja lica, te ukazati na potencijalne stvarne prijetnje korištenja takve tehnologije, ali i pozitivne strane. Rad se sastoji od teorijskog i praktičnog dijela. U teorijskom dijelu definirani su pojmovi strojno učenje i duboko učenje i ključni elementi i razlike. Prikazana je struktura i način rada neuronske mreže, te osnovni principi rada koji se koriste za duboko učenje. Naglasak rada je na primjenama dubokog učenja te su prikazane tehnike koje koriste razne aplikacije u kojima je implementirano duboko učenje za prepoznavanje lica. U praktičnom dijelu rada provedeno je istraživanje primjenom alata za prepoznavanje lica. Računalni program FaceSwap primjenjuje princip dubokog učenja za stvaranje „dubokih lažnjaka“ (eng. deepfakes) u kojima algoritam uči glavne značajke lica te izvorna lica na slikama ili videozapisima zamjenjuje željenim licem neke druge osobe. Nakon prikaza sustava i analize načina rada, prikazan je praktičan dio zamjene lica u videozapisu te su na kraju prikazani rezultati. Posljednje poglavlje odnosi se na etičke principe i ukazuje na opasnosti i moguću zlouporabu te zaštitu od neprimjerene upotrebe.

duboko učenje, primjena, neuronske mreže, strojno učenje, učenje, prepoznavanje lica

nije evidentirano