|
|
Základní rozpoznání živosti otisku prstu
Horák, Tomáš ; Smital, Lukáš (oponent) ; Kašpar, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na rozpoznávání živosti otisků prstů založené čistě na softwarových metodách posuzujících příznaky pouze z jednoho snímku otisku prstu. Proto je jako první v této práci popsána problematika biometrie jako takové zahrnující srovnání výhod a nevýhod takovýchto systémů. Další část je věnována podrobnějšímu procesu biometrie otisků prstů včetně papilárních linií, různorodosti otisků a celkově získávání otisků jako takových. V další fázi je uvedena problematika a využití jak softwarových, tak hardwarových metod včetně rozebrání jednotlivých přístupů. Na tuto část navazuje výběr použitých příznaků pro detekci živosti prstu. Na to navazuje praktická část a databáze LivDet 2011, která byla pro rozpoznávání živosti prstů použita. V praktické části je uvedena i použitá neuronová síť zachycující drobné niance v otiscích vypočtených dle 13ti příznaků.
|
|
|
Reconstruction of Damaged Parts of Fingerprint Image Using Neural Nets
Halinár, Michael ; Tinka, Jan (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
This thesis deals with the issue of reconstruction of damaged fingerprints using artificial neural networks. At first, the fingerprint structure is analyzed, after that, the methods that can be used to improve fingerprint quality are described. An introduction to neural networks is given for understanding the basics of artificial neural networks. After choosing the right architecture for the neural networks, the process of its learning is described. A simple graphic user interface was created for this application, which is able to reconstruct synthetic fingerprints damaged by various warts. Another neural net can detect the location of wart. Tests have proven an increase in the quality of fingerprint by 43,5 % in the dataset with ten inserted warts on each fingerprint. The matching score was increased by 6,5 % on this particular dataset.
|
|
|
Comparison of the Effect of Fingerprint Image Compression Algorithms on the Quality of Matching Algorithms
Varga, Marek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This thesis aims to assess the effect of various compression options and image processing techniques for different types of fingerprint images. Also, various fingerprint matching techniques will be tested to measure the similarity between the processed and the original fingerprint image. The work evaluated the performance of JPEG, PNG, and the WSQ compression, as well as the minutiae-based, cross-correlation, and the PSNR matchers. The fingerprint image processing techniques included image normalization, binarization, depth change, noise removal, and resizing. As a result, the PNG compression recorded the best average scores for all fingerprint types according to all tested matchers. Furthermore, the JPEG compression registered the best average compression times, while the WSQ compression produced the smallest compressed file sizes. Moreover, the fingerprint image processing techniques did not improve the matching scores, but only made them worse.
|
|
|
Rozpoznávání podobnosti otisků prstu
Skoupilová, Alena ; Vítek, Martin (oponent) ; Kašpar, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení s pojmem identifikace obecně a následně s konkrétním pojmem identifikace osob a identifikace otisku prstu. Nastíněn je i pojem biometrie, jakožto klíčový obor 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 prstů a popsána vlastní realizace algoritmu pro rozpoznání podobnosti otisků prstů. Spolehlivost algoritmu je testována na experimentální databázi snímků otisků prstů.
|
|
|
Zpracování otisků prstů
Kazík, Martin ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá identifikací jedinců na základě otisků prstů. Na začátku je uveden krátký přehled biometrických metod, pomocí nichž lze provést identifikaci osob. Téma problematiky otisků prstů a jejich automatizovaného zpracování je velice rozsáhlé a zabývá se jím velké množství literatury. V této práci je postupně probrána oblast zpracování otisků prstů, jsou zde popsány jednotlivé fáze od získání otisku skenováním, přes metody vylepšující otisk prstu, binarizaci, detekci markantů, až po porovnání dvou otisků. Po krátkém úvodu do problematiky biometrických metod následuje stručná historie otisků prstů jako nástroje pro identifikaci osob. V další části je popsáno získávání otisků od starších metod, vyžadujících přenosové médium, až po metody získávání otisků přímo do digitální podoby. Jsou zde uvedeny základní typy snímačů i principy jejich činnosti. Následující oblast práce se věnuje metodám, které se zabývají zpracováním digitálního obrazu otisku prstu. Do této problematiky spadají metody pro vylepšení obrazu s otiskem, dále metody pro prahování obrazu, tenčení hřebenových linií, detekce globálních a lokálních charakteristik otisku. Dále jsou představeny základní metody porovnávání a klasifikace otisků prstů. Praktická část práce se věnuje konkrétní implementaci řetězce zpracování otisků prstů, pro každou fázi zpracování je implementována vybraná metoda. Výsledkem je aplikace, která umožňuje zobrazení výstupů jednotlivých fází, porovnání otisků prstů 1:1 a také nalezení otisku v databázi, tedy porovnání jednoho otisku s mnoha.
|
|
|
Webová prezentace projektu JShelter
Krčma, Jan ; Polčák, Libor (oponent) ; Bednář, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá tvorbou uživatelsky přívětivé webové prezentace projektu JShelter, ve které jsou vyzvednuty jeho výhody v ohledu bezpečnosti jeho uživatelů při pohybování se na webu tak, aby byla dostatečně zachována jejich anonymita a zároveň i funkčnost navštěvovaných stránek. Především zde bude představeno zabezpečení poskytované rozšířením JShelter proti sledování uživatele na základě odchylky jeho vnitřních hodin a také utvrzení ochrany same-origin policy.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.