A mesterésges intelligencia korszakában az arcfelismerés és az arcjellemzők automatikus azonosítása kulcsfontosságúvá vált számos alkalmazási területen. A feladat elsődleges élja az arcképfotókon található fontos arcjellemzők, például a szem színe, haj színe és típusa, orr típusa, automatikus felismerése mélytanulási technikák segítségével (beleértve konvolúciós és transzformer architektúrák). A feladatban hangsúlyos elem a hierarchikus osztályozás, lesz, amely lehetővé teszi az alacsony szintű jellemzők, például a szemszín vagy hajszín, kategorizálását, majd ezek kombinálását magasabb szintű csoportokba. A mélytanulásnak ezen hierarchikus megközelítése javíthatja a rendszer pontosságát és skálázhatóságát, különösen, ha számos változatos arcjellemzőt kell azonosítani. A feladat során megfelelő előrehaladás esetén lehetőség van piaci fejlesztéshez való kapcsolódáshoz. A munka a legelterjedtebb, magas szintű deep learning keretrendszerek segítségével folyik (pl. TensorFlow, PyTorch, Keras). A hallgatónak a munka előrehaladtával nagyteljesítményű GPU erőforrást biztosítunk. A feladatok megoldása jelentős mennyiségű programozást kíván (Python nyelven). Tudományos érdeklődés esetén lehetőség van kutatási munkára is, a téma elméleti kihívásokat tartalmaz, amely TDK konferencián való részvételhez is megfelel. A téma diplomáig, illetve akár PhD témaként is folytatható. Elvárás: Korrekt, egyenletes munkavégzés, proaktívitás, olvasás szintű angoltudás. Előny: "Deep Learning a gyakorlatban Python és LUA alapon" (VITMAV45) tárgyban szerzett 4-es vagy 5-ös osztályzat.