Κατασκευή Συνόλου Δεδομένων Παραμετρικών Μοντέλων SMPL-D Ανθρώπινου Σώματος και Αναγνώριση Φύλου Βάσει των Παραμέτρων τους
Creators: name: Τασκούδης, Δημήτρης Ευάγγελου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: SMPL μοντέλο
Συνθετικά Μοντέλα
Νευρωνικό δίκτυο MLP
SMPL model
Synthetic models
Neural Network MLP

description: Το επίκεντρο της διπλωματικής εργασίας αποτελεί η αναγνώριση φύλου σε εικόνες που περιλαμβάνουν ανθρώπους διαφορετικών εθνικοτήτων, έχοντας διαφορετικά χαρακτηριστικά σώματος, ρούχα και πόζα. Η διαδικασία της αναγνώρισης φύλου που ακολουθήθηκε σχετίζεται με την εκτίμηση, τη δημιουργία και την επεξεργασία μοντέλων που ακολουθούν το πρότυπο παραμετρικό μοντέλο ανθρώπινου σώματος Skinned Multi-Person Linear (SMPL) [1]. Για τους σκοπούς της εργασίας αρχικά δημιουργήθηκε ένα σύνολο δεδομένων (dataset) SMPL μοντέλων. Μετά την διαδραστική δημιουργία ενός σημαντικού αριθμού (184) μοντέλων ανθρώπων στην πλατφόρμα MakeHuman, πραγματοποιήθηκε αυτοματοποιημένη δημιουργία και αποθήκευση των αντίστοιχων SMPL μοντέλων μέσω αλγορίθμου σε περιβάλλον Matlab και εξαγωγή των διανυσμάτων σχήματος β των μοντέλων αυτών. Υλοποιήθηκαν επίσης παράγωγα των αρχικών συνθετικών μοντέλων SMPL, παραλλαγές τους ως προς τα σωματομετρικά χαρακτηριστικά και τα ρούχα, στο περιβάλλον Blender. Έπειτα, έγινε εκτίμηση των διανυσμάτων β με τη χρήση της μεθόδου SMPLify-X [3] από εικόνες του συνόλου δεδομένων fashion models [6]. Επίσης, χρησιμοποιήθηκαν τα σετ δεδομένων SMPL εκπαίδευσης - δοκιμής του συνόλου δεδομένων Agora [7]. Τέλος, εκτελέστηκε ένα πλήθος πειραμάτων στα δεδομένα που συγκεντρώθηκαν με τη χρήση ενός απλού νευρωνικού δικτύου MultiLayer Perceptron (MLP). Με το αποτέλεσμα της διαδικασίας των πειραμάτων του δικτύου γίνεται αντιληπτό ότι η αναγνώριση φύλου μπορεί να πραγματοποιηθεί σε ένα ικανοποιητικό βαθμό από εικόνες.
description: The main focus of the dissertation is the gender recognition in images that include people of different nationalities, having different body characteristics, clothes and pose. The gender recognition process followed is related to the evaluation, creation and processing of models that follow the standard parametric model of the human body Skinned Multi-Person Linear (SMPL)[1]. For the purposes of the work, a set of SMPL model datasets was initially created. Following the interactive-manual creation of a significant number (184) of human models on the MakeHuman platform, automated creation and storage of the corresponding SMPL models was performed through an algorithm in Matlab environment and export of the β-shaped vectors of these models. Derivatives of the original synthetic SMPL models, variations in somatometric characteristics and clothing, were also implemented in the Blender environment. The β vectors were evaluated using the SMPLify-X method [3] from images of the fashion models dataset [6]. Agora[7] source training-test data sets were also used. Finally, a large number of experiments were performed on the data collected using a simple MultiLayer Perceptron (MLP) neural network. As a result of the network experiment process, it is understood that gender recognition can be performed to a satisfactory degree by images.