|
|
Detection and Classification of Damage in Fingerprint Images Using Neural Nets
Vican, Peter ; Rydlo, Štěpán (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
The aim of the diploma thesis is to study and propose improvement of the current convolutional neural network for the classification and detection of fingerprint disease. An improvement of the current convolutional neural network is the change of library for the algorithm of learning, detecting and classifying fingerprint damage. Other improvements are to change the convolutional neural network model and a change in the activation function. At the same time, preprocessing using the Gabor filter will be added. Another change is in the area of thresholding. Next, there will be a change in general-purpose algorithms that will simplify the work for expanding database creation, the learning process itself, the classification and detection process, and the network testing process. At the same time, this network will be expanded with a new prediction and classification. Specifically the damage caused by eczema, psoriasis, pressure and moisture. The improved convolutional neural network is implemented by PyTorch. The network detects which part of the fingerprint is damaged and draws this part into the fingerprint. At the same time, the type of disease or imprint damage is classified during detection. Synthetic fingerprints are used in network training and are supplemented by real fingerprints.
|
|
|
Analýza lokálních histogramů u otisků prstů
Glesner, Ladislav ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou lokálních histogramů. Pomocí těchto histogramů je určena kvalita snímku otisku prstu v daném místě. Analýza lokálních histogramů je provedena s využitím mnou navržených algoritmů. Výsledné algoritmy byly otestovány na databázi snímků otisků prstů a na databázi snímků poškozených otisků prstů. S využitím těchto testů je vytvořena databáze lokálních histogramů s klasifikací kvality otisku prstu v daném bodě. Jako rozšíření je implementován algoritmus na určení kvality celého snímku otisku prstu.
|
|
|
Rozpoznávání podobnosti otisků prstu
Skoupilová, Alena ; Vítek, Martin (oponent) ; Kašpar, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení s pojmem identifikace a biometrie, jež je klíčovým oborem pro identifikaci otisků prstu. Práce také čtenáře seznamuje obecně s principem a druhy počítačového zpracování a počítačové detekce otisků prstu. Dále jsou popsány některé již existující a úspěšné metody rozpoznání podobnosti otisků prstu a popsána vlastní realizace předzpracování snímků otisků prstu. Vlastní algoritmus pro rozpoznávání podobnosti otisků prsu je navržen na základě pozic markantů vůči jádru otisku prstu, typu jádra a orientace markantů vůči jádru. Navržený algoritmus byl otestován na vhodně zvolené databázi snímků otisků prstů a výsledky testování byly statisticky vyhodnoceny.
|
|
|
Fingerprinting and Identification of TLS Connections
Hejcman, Lukáš ; Kocnová, Jitka (oponent) ; Kekely, Lukáš (vedoucí práce)
TLS is the most popular encryption protocol used on the internet today. It aims to provide high levels of security and privacy for inter-device communication. However, it presents a challenge from a network monitoring and administration standpoint, as it is not possible to analyse the communication encrypted with TLS at a large scale with existing methods based on deep packet inspection. Analysing encrypted communication can help administrators to detect malicious activity on their networks, and can help them identify potential security threats. In this work, I present a method that allows us to leverage the advantages of two TLS fingerprinting methods, JA3 and Cisco Mercury, to determine the operating system and processes of clients on a computer network. The proposed method is able to achieve comparable or better results than the existing Mercury approach for selected datasets whilst providing more analysis opportunities than JA3. A software implementation of the proposed fingerprinting approach is created as an analysis module for the NEMEA framework.
|
|
|
Generování projevu kožního onemocnění do syntetických otisků prstů z generátoru Anguli
Hytychová, Tereza ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat nástroj pro generování projevů kožních onemocnění do syntetických otisků prstu z generátoru Anguli. Navržené algoritmy jsou schopné vytvářet snímky s projevy bradavic a hyperkeratotického ekzému. Pro zpracování obrazu byla využita knihovna OpenCV. Výsledné snímky jsou otestovány pomocí programu VeriFinger a mohou dále sloužit pro testování systémů pro rozpoznávání otisků prstu. Výsledky testování prokázaly, že obě vybraná onemocnění mají negativní vliv na rozpoznání otisku prstu. Přidáním projevů bradavic do snímku otisku prstu bylo dosaženo snížení jeho kvality až o 34 % a přidáním projevů hyperkeratotického ekzému dokonce až o 77 %.
|
|
|
Biometrická identifikace otisku prstu
Hodulíková, Tereza ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce v první části rozebírá obecně téma biometrie a hodnocení spolehlivosti biometrických systémů. Následně je popsán otisk prstu a jeho anatomické vlastnosti potřebné pro identifikaci osob. Jsou zmíněny druhy snímačů otisku prstu. Pro následnou praktickou realizaci je vysvětleno předzpracování obrazu, metody a postupy identifikace osob využívajících otisk prstu. V praktické části práce je realizován algoritmus pro identifikaci v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Analýza systémů pro měření kvality otisku prstů
Dejmal, David ; Pernický, Radim (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
Cílem této práce je zdokonalit proces určování kvality otisků prstů programem Fingerprint Quality Visualizer (FQV). Ze vzájemného porovnání stávajících programů NIST Fingerprint Image Quality 2.0 a Neurotechnology VeriFinger bylo prokázáno, že FQV zaostává při zpracování extrémně malých otisků prstů. Jako vylepšení byl tedy navržen a implementován postup pro odhadnutí počtu markantů v otisku na základě jeho reálné velikosti. Závěrečné testování prokázalo, že u vybrané kolekce otisků implementovaná metoda funguje. Tento přístup může být alternativou pro složité hledání a přesné počítání markantů.
|
|
|
Detekce mobilních aplikací pomocí profilů komunikace
Babic, Radovan ; Grégr, Matěj (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá JA3 a JA3S metódami digitálneho vytvárania profilov komunikácie mobilných aplikácií na základe TLS handshake medzi klientom a serverom. V práci je popísaná využitá metóda emulácie mobilných zariadení využívajúcich operačný systém Android, inštalácia aplikácií, generovanie a odchytávanie prevádzky potrebnej pr vytváranie databázy profilov. Ďalej je v práci popísaná metóda, ktorú som implementoval do nástroja na automatizované vytváranie databázy digitálnych profilov aplikácií, ich následnú klasifikáciu a rozpoznávanie pomocou dát získavaných z internetovej prevádzky v sieti.
|
|
|
Zhodnocení metod morphingu otisků prstů oproti reálnému systému
Kolínek, Daniel ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh metod morphingu otisků prstů, následná implementace navržených metod a otestování jejich účinnosti prolomení do reálných systémů verifikace od dvou významných společnostmi v biometrii Innovatrics a Neurotechnology. Při návrhu metod jsem převážně čerpal z článku On the Feasibility of Creating Double-Identity Fingerprints, kde byla upravena část přípravy otisků na vstupu a byla přidána úprava výstupu tak, aby byl schopný pracovat se snímky otisků prstů, které jsou pořízeny za rozdílných podmínek. Otisky vytvořené morfingem byly ve 41.72 % rozpoznány jako pravé při porovnání oproti výchozímu prahu. Přínosem této práce tedy bylo vytvoření aplikace pro generování otisků prstů pomocí morfingu a poukázání na fakt, že tato metoda je hrozbou pro stávající systémy používané pro rozpoznání osob pomocí otisků prstů.
|
|
|
Detection and Classification of Damage in Fingerprint Images Using Neural Nets
Vican, Peter ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
The aim of this diploma thesis is to study and design experimental improvement of the convolutional neural network for disease detection. Another goal is to extend the classifier with a new type of detection. he new type of detection is damage fingerprint by pressure. The experimentally improved convolutional network is implemented by PyTorch. The network detects which part of the fingerprint is damaged and draws this part into the fingerprint. Synthetic fingerprints are used when training the net. Real fingerprints are added to the synthetic fingerprints.
|
host ::
RSS.