National Repository of Grey Literature 20 records found  1 - 10next  jump to record: Search took 0.01 seconds. 
Methods for Realtime Voice Deepfakes Creation
Alakaev, Kambulat ; Pleško, Filip (referee) ; Malinka, Kamil (advisor)
Tato práce zkoumá možnosti generování hlasových deepfake v reálném čase pomocí nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem. Experimenty bylo zjištěno, že rychlost generování hlasových deepfakes je ovlivněna výpočetním výkonem zařízení, na kterých jsou nástroje pro tvorbu řeči spuštěny. Byl identifikován model hlubokého učení, který je schopen generovat řeč téměř v reálném čase. Omezení nástroje obsahujícího tento model však bránila kontinuálnímu zadávání vstupních dat pro generování v reálném čase. K řešení tohoto problému byl vyvinut program, který tato omezení překonává. Kvalita generovaných deepfakes byla hodnocena jak pomocí modelů pro detekci hlasových deepfake, tak pomocí online průzkumů na lidech. Výsledky ukázaly, že zatímco model dokázal oklamat detekční modely, nebyl úspěšný při oklamání lidí. Tento výzkum upozorňuje na dostupnost nástrojů pro syntézu hlasu s otevřeným zdrojovým kódem a na možnost jejich zneužití jednotlivci k podvodným účelům.
Use of Diffusion Models in Deepfakes
Trúchly, Dominik ; Malinka, Kamil (referee) ; Lapšanský, Tomáš (advisor)
Deepfake je typ syntetického média vytvoreného pomocou sofistikovaných algoritmov strojového učenia, najmä hlbokých neurónových sietí. Ako príklad možno uviesť generatívne adverzné neurónové siete (GAN), ktoré sú schopné generovať obrázky, ktoré sú pre bežných jednotlivcov takmer nemožné odlíšiť od skutočnej reality. V dôsledku toho boli vyvinuté algoritmy detekcie hlbokých falošných správ, ktoré riešia tento rastúci problém. Tieto algoritmy využívajú pokročilé techniky strojového učenia a analyzujú rôzne funkcie v rámci obrázkov a videí, aby identifikovali nezrovnalosti alebo anomálie svedčiace o manipulácii. Táto práca skúma aplikáciu difúznych modelov, bežne používaných v digitálnom spracovaní obrazu na zvýšenie kvality obrazu znížením šumu a rozmazania, pre posilňovanie realizmu deepfakes. Využitím týchto modelov testujeme ich efekt na odhaľovanie deepfakes obrázkov pomocou deepfake detektorov.
Animal Identification Based on Biometric Information
Jančeková, Lucia ; Sakin, Martin (referee) ; Dyk, Tomáš (advisor)
Táto práca sa zaoberá identifikáciou divej zvery, konkrétne diviaka pomocou fotografii nosu. Ide o identifikáciu jednotlivcov a využívajú sa na to ryhy, ktoré sa nachádzajú na vrchnej časti nosu. V rámci tejto práci je navrhnuté a implementované riešenie na extrakciu tejto biometrickej informácii a porovnaním ju s ostatnými už uloženými šablónami. Riešenie je otestované na fotografiách z rovnakého diviaka, ale aj na 49 ďalších individuálnych jedincov.
Recognition of isolated words
Ondruška, Jiří ; Švrček, Martin (referee) ; Kolářová, Jana (advisor)
Human speech recognition in biometric systems is an actual problem, which science intensively deals with. One of most used methods is the method of hidden Markovov’s models. Attention in isolated words recognition is focused on characteristic speech signal parameters obtaining, enabling most clear identification due to hiddem Markov model application. This work concentrates on biometric systems, its methods, and then is focused on isolated words recognition problems. The hidden Markov model recognition system with usage of some Matlab functions is designed. Concept focuses on characteristic speech signal parameters obtaining, code book making through vector quantization, words model training and finally probability of concrete model and obtained word similarity evaluation. Ratio for one speaker's spoken words recognition reaches 40%.
System for Recognition of 3D Hand Geometry
Svoboda, Jan ; Mráček, Štěpán (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
V posledním desetiletí došlo ke zvýšení zájmu o užití 3D dat k biometrické identifikaci osob. Možná vůbec největší výzkum proběhl v oblasti 3D rozpoznávání podle obličeje, přičemž je v současné době dostupných vícero komerčních zařízení. V oblastni rozpoznávání podle 3D geometrie ruky byl v minulých letech proveden určitý výzkum jehož výsledkem však nebylo žádné komerční zařízení. Nezávisle na tomto výzkumu se v posledních letech velmi rozšířil trh s cenově dostupnými 3D sensory, což potenciálně umožňuje jejich nasazení v mnoha typech biometrických systémů. Hlavním cílem této práce je vytvořit funkční vzorek bezdotykového systému pro rozpoznávání osob podle 3D geometrie ruky, který bude používat novou levnou kameru RealSense 3D vyvíjenou v současné době firmou Intel. Jedním z problémů při použití RealSense kamery je její velmi malý form factor, který je příčinou nižší kvality výsledných snímků v porovnání s velmi drahými alternativami, které byly použity v již dříve zmíněném výzkumu 3D biometrických systémů. Práce se snaží analyzovat robustnost různých 2D a 3D příznaků a vyzkoušet několik různých přístupů k jejich fúzi. Rovněž je vyhodnocena výkonnost výsledného systému, kde je ukázáno, že navržené řešení dosahuje výsledků porovnatelných se state-of-the-art. 
Biometric System Security Using Blockchain Technology
Žiška, Marek ; Drahanský, Martin (referee) ; Malaník, Petr (advisor)
 Táto práca analyzuje existujúce protokoly používané na dosiahnutie konsenzu v blockchain technológiách, popisuje koncepty biometrických systémov, identifikuje ich bezpečnostné hrozby, predstavuje existujúce riešenia zabezpečenia biometrických systémov. Na základe týchto zistení navrhuje decentralizovanú verziu biometrického systému, ktorý využíva váhovaný protokol PBFT a blockchain na zlepšenie bezpečnosti ``Feature Extractor'' a ``Matcher'' modulov klasického biometrického systému. Blockchain je charakterizovaný ako systém zaznamenávania informácií, ktorý zaisťuje bezpečnosť, nemennosť a transparentnosť v distribuovanej sieti. Priame využitie blockchainu na zabezpečenie citlivých údajov, akými sú aj biometrické údaje, sa nepredpokladá ako najvhodnejšie využitie, no jeho integrácia v rámci procesov jednotlivých komponentov biometrických systémov sa javí ako dobrá možnosť. Nášmu návrhu sa podarilo zmierniť priame útoky na zabezpečované komponenty a útoky na kanály, ktoré ich spájajú, a na kanál, ktorý spája ``Matcher'' s externou aplikáciou.
Multicameras Biometric Gateway to Identify People
Kosík, Dominik ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
This thesis is about creating biometric gate to identify people. The Identification is achieved with 5 RGB cameras and one thermal camera. Thermal camera is used for detection of person. Then, from images acquired from RGB cameras, is created 3D model of photographed person. This model is then used for the identification. However due to inaccuracies in created model, identification isn't precise enough. Because of that, it's necessary to modify used algorithms processing 3D model, so better precision is achieved.
Identification of persons using retinal biometry
Klimešová, Lenka ; Mézl, Martin (referee) ; Odstrčilík, Jan (advisor)
This paper deals with identification of persons using retinal biometry. The retinal vasculature is invariant and unique to everyone, which determines it for biometric purposes. The first part of the work includes information about biometrics, biometric systems and reliability measures. The next part describes the principle of using experimental video ophthalmoscope, which was used for retinal vascular imaging and includes the literature research of use of retinal images for biometrics, feature extraction methods and similarity measures. Finally, two algorithms to use the input data are proposed and realized in programming environment MATLAB®. The methods are tested and evaluated on a data set from experimental video ophthalmoscope and on publicly available STRaDe and DRIVE databases.
Generative Adversarial Networks Applied for Privacy Preservation in Bio-Metric-Based Authentication and Identification
Mjachky, Ľuboš ; Malinka, Kamil (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Systémy založené na biometrickej autentizácii sa stávajú súčasťou nášho každodenného bytia. Tieto systémy však nedovoľujú používateľom priamo alebo nepriamo meniť spôsob, akým sa k ich dátam pristupuje a ako sa s nimi bude zaobchádzať ďalej v budúcnosti. Dôsledkom tohto môžu vyplynúť riziká spojené s uniknutím identity jedinca. Táto práca sa zaoberá návrhom systému, ktorý zachováva privátnosť a zároveň umožňuje autentizáciu na základe biometrických čŕt používateľov, a to za pomoci generatívnej neurónovej siete (GAN). V práci sa konkrétne uvažuje o tom, že GAN je použitá na transformáciu obrázkov tvárí napríklad na obrázky kvetov. Autentizačný systém sídliaci na serveri je v konečnom dôsledku učený rozlišovať používateľov podľa obrázkov kvetov a nie tvárí. Na základe vykonaných experimentov môžeme potvrdiť, že navrhovaná metóda je robustná voči útokom, pričom stále vykazuje kvalitatívne požiadavky kladené na štandardný autentizačný systém.
Security Implications of Deepfakes in Face Authentication
Šalko, Milan ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Firc, Anton (advisor)
Deepfakes, médiá generované hlbokým strojovým učením, ktoré sú pre človeka nerozoznateľné od skutočných, zažívajú v posledných rokoch obrovský rozmach. O ich schopnosti oklamať ľudí už bolo napísaných niekoľko desiatok článkov. Rovnako závažný, ak nie závažnejší, môže byť problém, do akej miery sú voči nim zraniteľné systémy rozpoznávania tváre a hlasu. Zneužitie deepfakes proti automatizovaným systémom rozpoznávania tváre môže ohroziť mnohé oblasti nášho života, napríklad financie a prístup do budov. Táto téma je v podstate nepreskúmaným problémom. Cieľom tejto práce je preskúmať technickú realizovateľnosť útoku na rozpoznávanie tváre. Experimenty opísané v práci ukazujú, že tento útok je nielen uskutočniteľný, ale navyše útočník naň nepotrebuje veľa prostriedkov. V práci je opísaný aj rozsah tohto problému. V závere je opísaných aj niekoľko navrhovaných riešení tohto problému, ktoré vôbec nemusia byť náročné na implementáciu.

National Repository of Grey Literature : 20 records found   1 - 10next  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.