Geri Dön

Perceptually validated precise local editing for facial action units with styleGAN

StyleGAN kullanarak yüz eylem üniteleri için algısal olarak doğrulanmış hassas yerel düzenleme

PDF İndir

  1. Tez No: 728909
  2. Yazar: ALARA ZİNDANCIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Yüz ifadelerini düzenleme yeteneği, bilgisayar ara yüzlerinde çok çeşitli uygulamalara sahiptir. İdeal yüz ifadesi düzenleme algoritmasının iki önemli kriteri karşılaması gerekir. İlk olarak, bireysel yüz eylemlerinin kesin ve hedefli düzenlenmesine izin vermelidir. İkincisi, yapaylık olmadan yüksek kaliteli çıktılar üretmelidir. Biz yüz ifadesi düzenlemesi için, yüzlerin anlamsal manipülasyonu alanında yaygın olarak kullanılan StyleGAN'a dayalı bir çözüm oluşturuyoruz. Bunu yaparken, StyleGAN'da çeşitli anlamsal niteliklerin nasıl kodlandığına dair anlayışımıza katkıda bulunuyoruz. Özellikle, gizli uzayda düzenleme yapmak için naif bir stratejinin belirli eylem birimleri arasında, birbirlerinden bağımsız olsalar bile, istenmeyen bağlantılarla sonuçlandığını gösteriyoruz. Örneğin, kaş indirme ve dudak gerdirme farklı eylem birimleri olmasına rağmen, eğitim verilerinde ilişkili görünüyorlar. Bu nedenle, StyleGAN onları çözmekte zorluk çekiyor. Her bir eylem birimi için ayrılmış etki bölgelerini hesaplayarak bu tür eylem birimlerinin bağımsız düzenlenmesine izin veriyoruz ve düzenlemeyi bu bölgelerle sınırlandırıyoruz. Toplam 43 denekle gerçekleştirilen algı deneyleri ile yerel surat ifadesi düzenleme yöntemimizin etkinliğini doğruluyoruz. Sonuçlar, yöntemimizin yerel düzenleme üzerinde daha yüksek kontrol sağladığını ve son teknoloji yöntemlerle karşılaştırıldığında üstün ve resmin aslına uygun görüntüler ürettiğini gösteriyor.

Özet (Çeviri)

The ability to edit facial expressions has a wide range of applications in computer graphics. The ideal facial expression editing algorithm needs to satisfy two important criteria. First, it should allow precise and targeted editing of individual facial actions. Second, it should generate high fidelity outputs without artifacts. We build a solution based on StyleGAN, which has been used extensively for semantic manipulation of faces. As we do so, we add to our understanding of how various semantic attributes are encoded in StyleGAN. In particular, we show that a naive strategy to perform editing in the latent space results in undesired coupling between certain action units, even if they are conceptually distinct. For example, although brow lowerer and lip tightener are distinct action units, they appear correlated in the training data. Hence, StyleGAN has difficulty in disentangling them. We allow disentangled editing of such action units by computing detached regions of influence for each action unit and restrict editing to these regions. We validate the effectiveness of our local editing method through perception experiments conducted with a total of 43 subjects. The results show that our method provides higher control over local editing and produces images with superior fidelity compared to the state-of-the-art methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    953872

    Povscape: a research through design approach to anamorphic projection as a spatial game mechanic in impossible game spaces

    Povscape: imkânsız oyun mekânlarında anamorfik projeksiyonun mekânsal bir oyun mekaniği olarak kullanımına yönelik tasarım yoluyla araştırma yaklaşımı

    İREM AYDINDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM DOĞAN

  2. Tez No

    949433

    Meme kanseri tespiti için sentetik mikrodalga görüntülerinin derin öğrenme odaklı segmentasyonu

    Driven segmentation of synthetic microwave images for breast cancer detection

    ÖZLEM BAHAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN

  3. Tez No

    444577

    Perceptually-driven computer graphics and visualization

    Görsel algı odaklı bilgisayar grafikleri ve görselleştirme

    ZEYNEP ÇİPİLOĞLU YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ

    DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN

  4. Tez No

    449244

    Türk makam müziği usulleri için interaktif eğitim aracı

    An interactive training tool for usul of Turkish makam music

    BURAK UYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Ses Teknolojileri Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ BOZKURT

  5. Tez No

    139083

    Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks

    Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

    YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR

Geri Dön