|
|
Analyzing a person’s handwriting for recognizing his/her emotional state
Chudárek, Aleš ; Matoušek, Jiří (referee) ; Malik, Aamir Saeed (advisor)
Rozpoznávání emocí z rukopisu je náročný a interdisciplinární úkol, který může poskytnout vhled do psychologického a emočního stavu pisatele. V této diplomové práci byl vyvinut a vyhodnocen model strojového učení schopný predikovat emoční stav pisatele na základě vzorků jeho rukopisu. Byl využit dataset EMOTHAW, který obsahuje vzorky rukopisu a kreseb od subjektů, jejichž emoční stavy byly změřeny pomocí testu DASS, který hodnotí úroveň deprese, úzkosti a stresu, a CIU Handwritten databázi pro ověření a experimentování. Bylo extrahováno množství příznaků inspirovaných standardní grafologií, stejně jako příznaky specifické pro online data. Pomocí ANOVA byly vybrány statisticky významné příznaky, které byly normalizovány pomocí Z-Score, MinMax, IQR nebo logaritmické transformace. Dimenzionalita příznaků byla snížena pomocí analýzy hlavních komponent (PCA) a lineární diskriminační analýzy (LDA). Pro klasifikaci byl použit meta-přístup Ensemble learning, který se snaží snížit chyby jednoho jednoduchého modelu využitím rozmanitosti a doplňkovosti více modelů. Struktura klasifikátoru závisí na mnoha argumentech, což vede k více než 300 000 různým konfiguracím. Optimální argumenty a tudíž optimální struktura byla hledána pomocí zamrazování argumentů. Byly identifikovány nejlepší klasifikátory pro binární a trinární klasifikaci každé emoce, což vedlo k šesti optimálním modelům. Tyto modely byly hodnoceny pomocí různých metrik, jako jsou accuracy, precision, recall a F1 Skóre, a dosáhly adekvátních výsledků ve všech metrikách. Kromě nalezení klasifikátorů tato práce zkoumala význam každého extrahovaného příznaku, čímž byl vytvořen seznam nejvýznamnějších příznaků použitých pro rozpoznávání emocí z rukopisu. Dále tato práce rozšiřuje databázi EMOTHAW identifikací úkolů, které jsou více indikativní pro specifické emoce, čímž se snižuje potřeba kompletní baterie úkolů pro emoční analýzu.
|
|
|
Genomic prediction based on deep learning using LSTM networks
Komjaty, Daniel ; Provazník, Valentine (referee) ; Schwarzerová, Jana (advisor)
This bachelor's thesis deals with the problem of genomic prediction using machine learning based prediction methods. The first part of the thesis deals with theoretical review with a narrower focus on genomic prediction and its application to plant data. Thesis then discusses prediction algorithms and machine learning based models that are used for genomic prediction. The following section contains a more detailed description of the used genomic and metabolomic data, provided by the thesis supervisor. The fourth section describes the actual implementation of the selected machine learning models. The last fifth section deals with the evaluation of the machine learning models and discussion of the results.
|
|
|
Knowledge Discovery from Data of an Insurance Company
Kříž, Ondřej ; Burgetová, Ivana (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
This bachelor thesis deals with the issue of knowledge discovery from databases. Its aim is to compile algorithmically processable datasets from operational data of an unnamed insurance company, which will subsequently be analyzed by functions of the scikit-learn library in the Python language using various classification algorithms and the FP-growth algorithm in the area of creating strong association rules and subsequent evaluation of results.
|
|
|
Detection of modern Slow DoS attacks
Jurek, Michael ; Jonák, Martin (referee) ; Sikora, Marek (advisor)
S rozvojem propojených zařízení v síti internet se počet útoků zvětšuje. Útočníci můžou zneužít takového zranitelného zařízení a vytvořit (D)DoS útok proti své oběti. Tyto útoky se stávají čím dál tím víc sofistikovanější. Proto byla vytvořena nová kategorie DoS útoků s názvem Pomalé DoS útoky, u kterých se útočník snaží napodobit chování standardního uživatele. Útočník se snaží využít všech možností, které mu transportní či aplikační protokol umožňují jako např. náhodné zahazování paketů, neodesílání nebo pozdržování zpráv. Na druhou stranu tvorba vlastních aplikačních výplní těchto protokolů může způsobit stav odepření služby na cíleném aplikačním serveru. Tato práce navrhuje klasifikaci síťových toků a volbu parametrů, které můžou pomoci s detekcí pomalých DoS útoků. Mezi vybranými pomalými DoS útoky jsou Slow Read, Slow Drop a Slow Next. Pro každý útok je popsán proces komunikace z pohledu transportní a aplikační vrstvy. Dále jsou vybrány důležité parametry popisující tyto útoky a v neposlední řadě jsou diskutovány metody a nástroje umožňující tvorbu takových útoků. Tato práce se zabývá možnostmi a nástroji tvorby spojení pro útok a diskutuje základní komunikační koncepty tvorby paralelních spojení. Dále je navržen vlastní generátor pomalých DoS útoků s velkým množstvím parametrů, pomocí nichž může útočník definovat vlastní pomalé DoS útoky. Následující část popisuje testovací prostředí pro testování generovaných útoků, scénáře a nástroje zachycování síťového provozu pro tvorbu vlastního datového souboru, jež je dále použit pro detekci pomalých DoS útoků pomocí metod strojového účení s učitelem. Konrétně jsou použity rozhodovací stromy a náhodné lesy k výběrů důležitých paramterů či sloupců použitelných pro detekci pomalých DoS útoků.
|
|
|
Recognition of vehicles using signals sensed by smartphone
Nevěčná, Leona ; Vítek, Martin (referee) ; Smíšek, Radovan (advisor)
Thanks to the development in recent years, the placement of miniaturized sensors such as accelerometers, gyroscopes, magnetometers, global positioning system receivers (GPS), microphones or others to commercially sold smartphones is increasing. Use of these sensors (which are to be found in the smartphone) for human activity recognition with health care improvement in mind is a discussed theme. Advantages of the use of smartphone for human movement monitoring lies in the fact that it is a device that the person measured carries with them and there are no additional costs. The disadvantages are a limited storage and battery. Therefore, only accelerometer, gyroscope, magnetometer, and microphone were chosen because their combination achieves best results. GPS sensor was excluded for its lack of reliability in sampling and for being energy demanding. Features were computed from the measured data and used for learning of the classification model. The highest accuracy was achieved with the use of a machine learning method called Random Forest. The main goal of this work was to create an algorithm for transportation mode recognition using signals sensed by a smartphone. The created algorithm succeeds in classification of walk, car, bus, tram, train, and bike in 97.4 % with 20 % holdout validation. When tested on a new set of data from the tenth volunteer, the resulting accuracy counted as average form classification recall for each transportation mode reached 90.49 %.
|
|
|
3D Slicer Extension for Tomographic Images Segmentation
Chalupa, Daniel ; Jakubíček, Roman (referee) ; Mikulka, Jan (advisor)
This work explores machine learning as a tool for medical images' classification. A literary research is contained concerning both classical and modern approaches to image segmentation. The main purpose of this work is to design and implement an extension for the 3D Slicer platform. The extension uses machine learning to classify images using set parameters. The extension is tested on tomographic images obtained by nuclear magnetic resonance and observes the accuracy of the classification and usability in practice.
|
|
|
Segmentation of amyloid plaques in brains of trangenic rats based on microCT image data
Kačníková, Diana ; Kolář, Radim (referee) ; Chmelík, Jiří (advisor)
The presence of amyloid plaques in the hippocampus highlights the incidence of Alzheimer’s disease. Manual segmentation of amyloid plaques is very time consuming and increases the time that can be used to monitor the distribution of amyloid plaques. Distribution carries significant information about disease progression and the impact of potential therapy. The automatic or semi-automatic segmentation method can lead to significant savings in the time which are required when the disease has rapid progression. The description of amyloid plaques and the computed tomography are included in this work. In this diploma thesis are three implemented algorithms, two of them are based on published articles and one’s own methodological solution. The conclusion of the thesis is a quantitative evaluation of the accuracy of implemented segmentation procedures.
|
|
|
Semantic Recognition of Comments on the Web
Stříteský, Radek ; Harár, Pavol (referee) ; Povoda, Lukáš (advisor)
The main goal of this paper is the identification of comments on internet websites. The theoretical part is focused on artificial intelligence, mainly classifiers are described there. The practical part deals with creation of training database, which is formed by using generators of features. A generated feature might be for example a title of the HTML element where the comment is. The training database is created by input of classifiers. The result of this paper is testing classifiers in the RapidMiner program.
|
|
| |
|
|
Laptop Touchpad Palm Detection with AI/ML
Menzyński, Mark Alexander ; Kavetskyi, Andrii (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Situace ohledně detekci a odmítnutí dlaně na laptopech je méně než ideální. Většina výzkumů se zabývá odmítnutím dotyků na dotykových obrazovkách, a na laptopy probíhá téměř žádný. Patrně nějaký uzavřený výzkům probíhá uvnitř výrobců laptopů, ale i přes to je technologie pozadu. Tato práce prozkoumává několik metod plytkého a hlubokého strojového učení, a výsledná přesnost byla zjištěna jako více než dostačující. Také implementuje aplikaci v reálném čase na demonstraci modelu.
|
guest ::
