Face Aging by Conditional Adversarial Autoencoders
Creators: name: Κοργιαλάς, Χρήστος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Επεξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη
Γενετικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα
Γήρανση Προσώπου
Explainable Artificial Intelligence
Generative Adversarial Networks
Face Aging

description: The methods of xAI applied to biometric data will be studied in this master thesis. The goal is to explain how a Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) performs face aging, as well as which features are the most influential. Initially, the above process is performed by CAAE, which is a special case of a Generative Adversarial Network. More specifically, the autoencoder consists of an image generator and a discriminator, which decides whether a generated image is real or fake. However, the production of more realistic images necessitates the further development of the CAAE. This is achieved by introducing an xAI system. This system provides the necessary explanations in the form of an explanation matrix (also known as Attribution Map). In this matrix, each cell corresponds to a pixel of the input image and a value linked to a unique feature is stored. The methods are separated according to the process of exploiting information from an image. A remarkable method, called Gradient-based, exploits the information of the generator gradient vectors by creating the feature map through the output derivatives of the model relative to the input. A typical example of using Gradient-based methods, to update the values of the explanation matrix, is Saliency maps. Another method is the Occlusion-based method, which shows sensitivity in hiding of parts of the input image. In this way the impact of occluding, any image part, is measured on the prediction of the model. By doing so, this measurement assigns a weight to each image part. Typical examples of occlusion consist the explanatory methods SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME).
description: Σε αυτή τη διπλωματιϰή εργασία ϑα αξιοποιηϑούν μέϑοδοι ΕΤΝ σε βιομετριϰά δεδομένα. Σϰοπός είναι να ερμηνευϑεί, μέσω χρήσης ενός συστήματος ΕΤΝ, με ποιόν τρόπο ένας Αν-ταγωνιστιϰός Αυτοϰωδιϰοποιητής υλοποιεί την γήρανση ή την αντιγήρανση ενός προσώπου ϰαι ποιά χαραϰτηριστιϰά συνεϰτιμούνται περισσότερο. Αρχιϰά, η διαδιϰασία γήρανσης υλοποιείται από έναν ανταγωνιστιϰό αυτοϰωδιϰοποιητή, ο οποίος αποτελεί μια ειδιϰή περίπτωση ενός Γενετιϰού Ανταγωνιστιϰού Διϰτύου. Συγϰεϰριμένα ο αυτοϰωδιϰοποιητής αποτελείται από μια γεννήτρια ειϰόνων (generator) ϰαι από ένα δίϰτυο διαϰεϰριμενοποίησης των ειϰόνων που γεννιούνται από τη γεννήτρια σε αυϑεντιϰές ή ψευδείς (discriminator). Ωστόσο, η γένεση ολοένα ϰαι περισσότερο ρεαλιστιϰών ειϰόνων επιτάσσει την περαιτέρω ανάπτυξη αυτού του Ανταγωνιστιϰού Αυτοϰωδιϰοποιητή. Αυτό επιτυγχάνεται με την εισαγωγή ενός συστήματος ΕΤΝ. Το συστήμα αυτό παρέχει τις απαραίτητες εξηγήσεις με τη μορφή ενός πίναϰα επεξήγησης, γνωστού ϰαι ως χάρτη απόδοσης (attribution map). ο πίναϰας επεξήγησης μπορεί να εϰτιμηϑεί με διάφορες μεϑόδους. Ο διαχωρισμός των μεϑόδων γίνεται ανάλογα με τη πληροφορία που χρησιμοποιείται για να εξαχϑεί μια ειϰόνα. Μια χαραϰτηριστιϰή μέϑοδος που βασίζεται στα διανύσματα ϰλίσης (Gradient-based) αφορά την εϰμετάλλευση της πληροφορίας των διανυσμάτων ϰλίσης της γεννήτριας δημιουργώντας τον χάρτη απόδοσης μέσω των παραγώγων της εξόδου ως προς την είσοδο του μοντέλο. Παράλληλα, αξίζει να αναφερϑεί η μέϑοδος που βασίζεται σε απόϰρυψη (Occlusion-based) που υπολογίζει την ευαισϑησία της εξόδου του μοντέλου στη σταδιαϰή απόϰρυψη τμημάτων της ειϰόνας εισόδου. Με αυτόν τον τρόπο μετράται η επίδραση που έχει η παράλειψη του τμήματος της ειϰόνας στην πρόβλεψη του μοντέλου, αποδίδοντας με αυτόν τον τρόπο βαρύτητα στο ϰάϑε τμήμα. Χαραϰτηριστιϰά παραδείγματα απόϰρυψης αποτελούν οι προσϑετιϰές επεξηγηματιϰές μέϑοδοι Shapley (SHAP) ϰαι οι τοπιϰά ερμηνεύσιμες μοντέλο αγνωστιϰιστιϰές επεξηγήσεις (LIME).