Fetter: Facial emotion and texture transfer with efficient representations
Fetter: Etkili temsiller ile insan yüz görüntüleri arasında duygu ve doku aktarımı
- Tez No: 886449
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Günümüzde, yüksek hesaplama kapasiteli donanımlarla birlikte gelişen üretici ağlar, yapay zeka araştırmalarının çıktılarını gerçekten ayırt edilemez hale getirmiştir. İnsan yüz resimlerini sentezlemek ve manipüle etmek için birçok Çekişmeli Üretici Ağ (GAN) modelleri bulunmaktadır. Ancak, üretici ağların yüksek çıktı kalitesi, önemli hesaplama gücü gerektirir, sabit boyutlu resimlerle çalışmayı zorunlu kılar ve geniş veri miktarları içeren büyük veri kümeleri talep eder. Ayrıca, bu modeller eğitildikleri veri kümelerinin özelliklerini miras alır. Sunduğumuz yenilikçi yaklaşım, Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT) sözlügü tabanlı seyrek temsiller ve gradyan iniş optimizasyonu kullanarak herhangi bir boyuttaki insan yüz resimleri arasında doku ve duygu aktarımlarının hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilecegini göstermektedir. Görüntü piramitlerini içeren ve her piramit seviyesinde hızlı optimizasyonu sağlayan metodumuz, modern GAN çıktıları ile karşılaştırılabilir kararlı sonuçlar üretmiştir.
Özet (Çeviri)
In the current era, advancements in generative networks, alongside hardware with high computational capacity, have made the outputs of artificial intelligence research indistinguishable from reality. Numerous Generative Adversarial Network (GAN) models for synthesizing and manipulating human face images exist. However, the high output quality of generative networks requires substantial computational power, necessitates working with fixed-sized images, and demands large datasets containing vast amounts of data. Additionally, these models inherit the characteristics of the datasets on which they are trained. Our novel approach demonstrates that texture and emotion transfers can be quickly performed between human face images of any size using Discrete Cosine Transform (DCT) dictionary based sparse representation and gradient-descent optimization. Our method, which incorporates image pyramids and facilitates rapid optimization at every pyramid level, has produced stable results comparable to state-of-the-art GAN outputs.
Benzer Tezler
- Genel liselerde çalışan branş öğretmenlerinin örgütsel vatandaşlık davranışları
The organizational citizenship behaviors of high school branch teachers
MEHMET YARIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Denetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT DENİZ
- Proje risk yönetimi modeli ve uygulaması
Project risk management model and an application
NEVRA TEMİZİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SERPİL EROL
- Avrupa Birliği ortak tarım politikasına yönelik tarımsal muhasebe veri ağı (FADN) incelenmesi
The Analysis of farm accountancy data network which is oriented European Union common agricultural policy
TANER ALTINKOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDAL ÖZKOL
- Emine Işınsu'nun romanlarında söz dizimi
Syntax in the novels by Emine İşinsu
AYNUR KARAKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Türk Dili ve EdebiyatıPamukkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NERGİS BİRAY
- Kişilik özelliklerinin örgütsel vatandaşlık davranışı üzerindeki etkisi: Özel bir eğitim kurumunda bir araştırma
The effect of personality traits on organizational citizenship behaviour: A research in a private educational institution
KÜBRA SEYNEM HACIAHMETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriBahçeşehir Üniversitesiİnsan Kaynakları Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. CAFER ŞAFAK EYEL