Automatické odezírání ze rtů pomocí neuronových sítí
Loading...
Date
2019-10-9
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
V této práci je popsána problematika odezírání ze rtů, stručně uvedené práce zabývající se touto problematikou a seznámení se s vhodnými architekturami neuronových sítí. Je zde proveden pokus o ná-vrh modelu schopného odezírání ze rtů, zběžný popis postupu ná-vrhu a optimalizace modelů využívající neuronové sítě. Jsou zdepoužité námi upravené datasety OuluVS a OuluVS2 k natrénování našich modelů. V poslední kapitole jsou komentovány dosaženévýsledky konvolučního a rekurentního modelu pro izolované frázea sekvence získané křížovou validací.
This work describes problems with lip reading, briefly mentions relatedworks and introduces us to viable neural network architectures.It contains attempt to design model capable of lip reading,perfunctory process of desing and optimalization of models usingneural networks. Datasets OuluVS and OuluVS2 are used for trainingof our models. Results of convolutional and reucurrent modelare obtained using cross-validation and are discussed in the lastchapter.
This work describes problems with lip reading, briefly mentions relatedworks and introduces us to viable neural network architectures.It contains attempt to design model capable of lip reading,perfunctory process of desing and optimalization of models usingneural networks. Datasets OuluVS and OuluVS2 are used for trainingof our models. Results of convolutional and reucurrent modelare obtained using cross-validation and are discussed in the lastchapter.
Description
Subject(s)
Odezírání ze rtů, extrakce vizuálních charakteristik, konvoluční neuronové sítě, rekurentní neuronové sítě, hlubokéučení, lip reading, visual feature extracion, convolutionalneural networks, recurrent neural networks, deep learning