|
|
Klasifikátory proudových otisků
Zapletal, Ondřej ; Člupek, Vlastimil (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
V průběhu posledních několika let se z útoků postranními kanály stala významná hrozba pro bezpečnost kryptografických modulů. Existuje několik typů útoků postranními kanály, které lze použít pro prolomení většiny šifrovacích algoritmů (např. AES, DES, RSA). Tato diplomová práce se věnuje problematice proudových postranních kanálů, pro které existují různé metody proudové analýzy, např. jednoduchá proudová analýza (SPA), diferenciální proudová analýza (DPA), útok pomocí šablon, atd. Výše zmíněné metody jsou v práci podrobně popsány. Také je zde zkoumáno uplatnění technik strojového učení, konkrétně neuronových sítí a algoritmu SVM, v oblasti proudové analýzy. Praktická část práce se zaměřuje na prolomení maskovaného šifrovacího algoritmu AES. Jehož implementace je použita v soutěži DPA Contest.
|
|
|
Měření výšky postavy v obraze
Olejár, Adam ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo zhrnutie teórie nutnej pre úpravu, detekciu postavy a výpočet výšky detekovanej postavy v obraze. Následne boli tieto informácie aplikované pri implementáciu algoritmu. Prvá polovica práce teoreticky rozoberá skúmanú problematiku. Pojednáva o základných metódach predspracovania obrazu, rovinnej a projektívnej geometrie a ich transformácií. Popisuje skreslenie, ktoré do obrazu vnášajú nedokonalosti optických sústav kamier a možnosti jeho odstránenia. Následne vysvetľuje algoritmus HOG a opisuje samotnú metódu určenia výšky postavy. V Druhej polovici práce je zdokumentovaný vytvorený algoritmus spolu s jeho štatistickým vyhodnotením.
|
|
|
Social Network Analysis using methods of pattern recognition
Križan, Viliam ; Burget, Radim (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
The diploma thesis deals with emotion recognition from texts on social media. The state-of-the-art methods of feature extraction, corpora and classifiers are described in the first section. Emotions are recognized by a classifier trained on annotated data from the microblog network Twitter. The advantage of using Twitter was the possibility to specify data collection to a certain geographical location. Geographical data allows to monitor emotional variations of population, for e.g. in different cities. The first task was to propose and develop a Baseline algorithm which classifies data to emotional classes. The classification accuracy is improved by employing a more complex SVM classifier. SVM classifiers, feature vectorizers and feature selectors are used from the Scikit library, which is written in Python. The data for classifier training were collected from the USA by the own developed mining application. The classifier are trained on data automatically annotated in the collection process. Two implementations of SVM classifiers are used. Final classified emotions that appear in different cities and in different time intervals are displayed as color markers on a map.
|
|
|
Segmentace tomografických dat v prostředí 3D Slicer
Korčuška, Robert ; Dvořák, Pavel (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Táto práca obsahuje základný teoretický rozbor segmentácie obrazu pomocou techniky SVM, teóriu klasifikácie dát a popis programu 3D Slicer. Práca popisuje spracovanie medicínskych obrazov a demonštruje problematiku segmentácie týchto obrazov. Obsahuje návrh a implementáciu metódy SVM v programe 3D Slicer ako rozširovací modul programu. SVM metóda je porovnaná s jednoduchými segmentačnými metódami programu 3D Slicer. Experimentálne je overená kvalita segmentácie metódou SVM na reálnych subjektoch.
|
|
|
Rozpoznávání emoční stavů na základě řečového záznamu
Lněnička, Jakub ; Míča, Ivan (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem diplomového projektu je nalézt metodu, jejímž prostřednictvím bude možné provést klasifikaci vybraných emocí z promluvy. V úvodu se práce zabývá popisem částí lidského těla vytvářejících hlas a jejich fungováním. Dále se text věnuje problematice zpracování lidského hlasu do digitální formy. Velká pozornost je věnována parametrům řečového signálu s důrazem na popis příznaků sloužících k určení vybraných emocí. Práce se zabývá rozpoznáním emocí a popisem některých z nich. Hlavní část práce spočívá v hledání optimální metody pro redukci segmentálních a suprasegmentálních příznaků řečové promluvy. Výsledků práce bylo dosaženo porovnáním úspěšnosti klasifikace vybraných emocí při použití více metod a porovnání jejich výsledků. Nejdůležitějším kritériem při posuzování výsledků byla redukce parametrů řečového signálu, vycházející z dosavadního výzkumu v dané oblasti.
|
|
|
Rozpoznávání emocí v česky psaných textech
Červenec, Radek ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Díky rozvoji informačních a komunikačních technologií v posledních letech došlo k velkému nárůstu množství informací, které denně vznikají ve formě elektronických dokumentů. Třídění a zpracování informací se stalo pro člověka velmi obtížné, a proto vzrůstá obliba systémů automatického dolování znalostí z textu. Zajímavou podoblastí jsou systémy pro analýzu sentimentu a automatického rozpoznání emocí v textech, které mají potencionálně široké uplatnění. V rámci této práce byl navržen a implementován systém využívající technik dolování znalostí z textu za účelem rozpoznávání emocí v česky psaných textech a bylo provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Protože je systém postaven převážně na metodě strojového učení, byla navrhnuta a vytvořena trénovací množina, která byla posléze použita k vytvoření modelu klasifikátoru pomocí algoritmu podpůrných vektorů (SVM). Pro potřeby zpřesnění výsledků klasifikace textových dokumentů do předem definovaných emočních tříd, jsou do systému integrovány další prvky, jako např.: lexikální databáze, lemmatizátor a odvozený slovník klíčových slov. Součástí práce je také zhodnocení několika přístupů ke klasifikaci s různými modifikacemi navrženého systému.
|
|
|
Simulation of Electromechanical System Control Structures
Petruška, Ľubomír ; Blaha, Petr (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
Construction of motor models is the main topic of this project. Mathematical characterization of AC machine, permanent magnet synchronous motor, separately-excited DC motor, series-wound DC motor, permanent magnet DC motor, switched reluctance motor is also described. Design of models is based on mathematical description of particular motors. Models are created in Matlab Simulink. Each model is implemented in continuous and also in discrete time variant. Selected models are implemented also on processor from Freescale 56F800E Hybrid Controller family. Each model has individual graphic user interface. Besides motor models, there is description and easy algorithm of Space Vector Modulation. Model of this method is also created. Models are build-up into a library, which can be used for simulations and tests of control structures. Results of models simulations are presented at the end of this project. Simulation of models that are implemented on processor is also made in Matlab Simulink environment and is compared to simulation of models that are implemented directly in Matlab Simulink.
|
|
|
Využití metod data miningu při analýze kreditních dat
Tvaroh, Tomáš ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Matejašák, Milan (oponent)
Tato práce se zabývá porovnáním vybraných metod data miningu pro řešení klasifikačních úloh s metodou klasifikace pomocí logistické regrese. V první části práce je krátce představen data mining jako vědní disciplína a úloha klasifikace je uvedena do kontextu procesu vytěžování dat. V další části je vysvětlen princip fungování jednotlivých metod, mezi které byli, společně s logistickou regresí, vybrány umělé neuronové sítě, klasifikační rozhodovací stromy a metoda SVM. Společně s matematickou podstatou algoritmů je vždy uveden i způsob, jakým u hotového modelu probíhá klasifikace nových příkladů. V praktické části diplomové práce jsou popsané metody otestovány na reálných datech společnosti Lending Club a jsou srovnány z hlediska přesnosti klasifikace. Na závěr je zhodnoceno, zda je výsadní postavení logistické regrese dané historicky nebo zda si ho metoda skutečně zaslouží díky vysoké klasifikační síle v porovnání s ostatními metodami.
|
|
|
Automatické rozpoznávání stavu elektroměru z fotografie
HANZLÍK, Ondřej
Práce se zabývá problematikou rozpoznávání stavu elektroměru ze snímaného obrazu. Konkrétně jde o snímání elektroměru fotoaparátem mobilního telefonu. Na snímaném obraze je detekována plocha s číselníkem elektroměru a na té jsou následně detekována jednotlivá čísla. Ta jsou rozpoznávána za pomoci neuronové sítě. Pro získání informací z obrazu elektroměru, díky kterým dokážeme jeho stav rozpoznat, je využito technik segmentace obrazu. Pro klasifikaci výstupů segmentace je využito klasifikačních nástrojů, konkrétně vektorového stroje (SVM) a neuronové sítě. Pro řešení problematiky segmentace obrazu je použita knihovna OpenCV, stejně tak jako k implementaci vektorového stroje. Číslice na číselníku elektroměru jsou klasifikovány pomocí neuronové sítě, která byla vlastnoručně implementována. Celá aplikace pro rozpoznání je na platformě Android. Součástí práce je i vytvoření desktopové aplikace, která slouží pro testování neuronové sítě a vytváření jejích modelů. Práce současně popisuje, jak ukládat potřebná data získávaná v průběhu rozpoznávání, která jsou využívaná pro práci s neuronovou sítí. Součástí práce je spuštěný web, který bude rozvíjen pro možnost zapojení se do dalšího vývoje systému. Na webu je dostupný veřejný repozitář se zdrojovými kódy vytvořenými při implementaci.
|
|
|
Automatizace generování stopslov
Krupník, Jiří
Práce se zabývá automatizací generování stopslov, což je jeden ze způsobů předzpracování textových dokumentů. Zkoumá vliv odstraňování těchto slov na výsledky úloh z oblasti dolování znalostí (klasifikace a shlukování). Prvně je zde popsána problematika dolování znalostí z textových dokumentů, včetně rozboru používaných algoritmů. Detailně jsou zde popsány metody pro vytváření doménově nezávislých seznamů stopslov. Dále jsou prezentovány a diskutovány výsledky implementace metod, kterých bylo dosaženo při testování na kolekci rozsáhlých dokumentů ze zkoumané oblasti.
|
host ::
RSS.