|
|
Umělá neuronová síť RCE
Maceček, Aleš ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá umělou neuronovou sítí RCE, zvláště popisem topologie, vlastností a algoritmem učení sítě. Práce obsahuje popis vytvořeného programu uTeachRCE pro učení RCE sítě a programu RCEin3D, vytvořeného pro vizualizaci procesu učení RCE sítě ve 3D prostoru. RCE síť je srovnávána s vícevrstvou umělou neuronovou sítí s algoritmem učení backpropagation při praktické aplikaci rozpoznávání písmen. Pro popis písmen byly zvoleny momenty invariantní na otočení, posun a změnu měřítka obrazu.
|
|
|
Využití umělé inteligence v kryptografii
Lavický, Vojtěch ; Rosenberg, Martin (oponent) ; Babnič, Patrik (vedoucí práce)
Cílem práce je se seznámit se s problematikou neuronových sítí a používaných bezpečnostních protokolů v kryptografii. Teoretická práce se zabývá rozborem neuronových sítí s přihlédnutím na výběr typu sítě později využitý v modelu kryptografického systému. V praktické části je vytvořen koncept zcela nového bezpečnostního protokolu, který využívá vytipovanou neuronovou síť.
|
|
|
Analýza signálů AVG
Mikauš, Jakub ; Čížek, Martin (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
MIKAUŠ, J. Analýza signálů AVG. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 33 s., 1 příl. Vedoucí bakalářské práce doc. Ing. Jiří Rozman, CSc. Práce se zabývá analýzou signálů AVG (arteriovelocitogram), který je získán neinvazivním měřením pomocí ultrazvukových lékařských přístrojů. Získaná data z těchto signálů jsou využívána pro stanovení diagnózy pacientů postižených ischemickou chorobou. Pro danou analýzu je využit algoritmus používající neuronových sítí programového prostředí MatLab. Byly ověřeny různé topologie vícevrstvé neuronové sítě a zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Elektromagnetická analýza
Kolofík, Josef ; Reichert, Pavel (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou elektromagnetické analýzy a aplikací elektromagnetického postranního kanálu. První a druhá část práce popisují základy kryptografie, funkci kryptografického modulu a útoky vedené postranními kanály. Třetí část práce rozebírá možnosti elektromagnetické analýzy, konstrukci sondy, popis laboratorního pracoviště, elektromagnetickou emisi PIC16F84A, algoritmus AES a přípravu na laboratorní měření. Čtvrtá část práce popisuje konkrétní laboratorní měření a extrakci užitečného signálu. V páté části práce jsou uvedeny výsledky zpracování naměřených hodnot, výstupy vytvořených skriptů a zjištěné souvislosti mezi naměřenými průběhy a šifrovacím klíčem algoritmu AES. V šesté části práce jsou rozebrány základní možnosti obrany proti útoku postranním kanálem.
|
|
|
Implementace umělé neuronové sítě do obvodu FPGA
Čermák, Justin ; Šteffan, Pavel (oponent) ; Bohrn, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce popisuje postup návrhu efektivně pracujícího obvodu umělé neuronové sítě v obvodu FPGA řady Virtex-5 s maximálním využitím možnosti paralelizace. Teoretická část obsahuje základní informace o umělých neuronových sítích, obvodech FPGA a jazyku VHDL. Praktická část popisuje použitý formát proměnných, vytváření nelineární funkce, princip výpočtu jednotlivých vrstev, nebo možnosti parametrického nastavení vytvořené umělé neuronové sítě.
|
|
|
Nové postranní kanály v kryptografii
Machů, Petr ; Stančík, Peter (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá postranními kanály v kryptologii. Hlavní pozornost je věnována postranním kanálům umožňující útok na klávesnici počítače. Zvláště pak na akustický postranní kanál. Pomocí něho jsou provedeny dva demonstrační útoky na klávesnici. Nejprve je popsána rozpoznávací metoda. K rozpoznávání sloužila neuronová síť. Poté jsou popsány demonstrační útoky na klávesnici. První demonstrační útok probíhá v laboratorních podmínkách a druhý v podmínkách domácích. V práci jsou popsány oba útoky od záznamu, přes rozpoznávání dat neuronovou sítí až po samotné vyhodnocení demonstračního útoku. Dále jsou popsány doporučení pro znemožnění útoku. Výsledky jsou doplněny grafy a diskutovány.
|
|
|
Optické zpracování dotazníkových dat
Nožka, Tomáš ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá principy návrhu, tisku a zpracování formulářů. Na základě těchto principů jsou vytvořeny tři různé typy formulářů a aplikace pro jejich detekci. V aplikaci je také možné generovat nové typy dotazníků a tyto dotazníky tisknout. Celý program je realizován v programovacím jazyku C++ s využitím knihovny OpenCV. Práce popisuje implementované metody klasifikace zaměřovacích značek, identifikačních čísel a čísel zadání, čárových kódů EAN-13, čísel stránky, odpovědních polí a samotných odpovědí. Klasifikace všech ručně psaných čísel je realizována pomocí neuronové sítě.
|
|
|
Rozpoznání gest ruky v obrazu
Mráz, Stanislav ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním jednoduchých statických gest ruky za účelem ovládání počítače. Úvodní část práce je věnována teoretickému přehledu metod používaných pro nalezení ruky v obraze. Dále pak jsou popsány přístupy využívané pro klasifikaci gesta. Druhá část této práce je věnována výběru vhodného způsobu pro segmentaci ruky na základě barvy kůže a na základě pohybu. Poté jsou popsány metody pro rozpoznání gesta. Poslední část této práce se věnuje popisu navrhnutého řešení.
|
|
|
Kryptoanalýza pomocí neuronových sítí
Budík, Lukáš ; Mačák, Jaromír (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou proudového postranního kanálu pomocí neuronové sítě. První část popisuje základy kryptografie a problematiku postranních kanálů. Ve druhé části je teoreticky popsána neuronová síť a korelační analýza. Třetí část popisuje praktickou analýzu hodnot z proudového postranního kanálů pomocí klasifikátoru, který využívá neuronovou síť, v prostředí Matlab. Tento klasifikátor je porovnán s klasifikátorem, který využívá korelační analýzu.
|
|
|
Adaptivní regulátory s principy umělé inteligence a jejich porovnání s klasickými metodami identifikace
Vaňková, Tereza ; Dokoupil, Jakub (oponent) ; Pivoňka, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na adaptivní regulátory. V teoretické části je především popsána parametrická identifikace, která patří k nejdůležitější části struktury adaptivního regulátoru. Nejdříve jsou zmíněny klasické identifikační metody (rekurzivní metody nejmenších čtverců) a dále jsou uvedeny identifikační metody na bázi neuronových sítí (algoritmus Marquardt-Levenberg a nový identifikační algoritmus NIA, který je inspirovaný neuronovými sítěmi). Na závěr teoretické části je zmíněn algoritmus nastavování adaptivních regulátorů z identifikovaných parametrů procesu (modifikovaná Z-N metoda) a používané adaptivní regulátory. V druhé praktické části jsou uvedeny konkrétní výsledky, které byly získány při ověřování uvedených algoritmů adaptivních regulátorů na simulačních a reálných modelech. Na závěr jsou výsledky srovnány s pevně nastaveným diskrétním regulátorem a adaptivním regulátorem firmy B&R.
|
host ::
RSS.