Original title:
Detekce a klasifikace poškození otisku prstu s využitím neuronových sítí
Translated title:
Detection and Classification of Damage in Fingerprint Images Using Neural Nets
Authors:
Šalko, Milan ; Drahanský, Martin (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2020
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[slo][eng]
Cieľom tejto práce je naštudovať a navrhnúť algoritmus pre detekciu poškodení spôsobenými kožnými ochoreniami na odtlačku prsta, menovite sú týmito ochoreniami bradavice a dyshidróza. Pre detekciu prejavov ochorení bola využitá konvolučná neurónová sieť založená na frameworku Keras. Táto sieť posúdi aká časť odtlačku prsta je poškodená a v poškodených oblastiach klasifikuje dané ochorenie. Pri trénovaní siete boli využité syntetické odtlačky doplnené reálnymi odtlačkami prstov.
The aim of this bachelor thesis is to study and design algorithm for detection of fingerprint damage caused by skin disease, specifically by wart and dyshidrosis. Symptome detection was implemented by convolutional neural network based on Keras framework. This network determine, which part of finger is damaged and in these areas will classify the disease. Combination of synthetic and real fingerprints was used to train the neural network.
Keywords:
convolutional neural networks; damage classification; damage location; dyshidrosis; fingerprints; warts
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/191440