|
|
Steganografie
Podhorský, Jiří ; Kubíček, Radek (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tento bakalářský projekt se zaměřuje na steganografii a prezentuje nové modifikace známých metod steganografie a jejich implementace. Též prezentuje implementaci adaptivní metody pro srovnání, metody "sousedů". Obě tyto metody jsou založené na využití nejméně významného bitu. Také je ukázáno, že nově navržená modifikace může být použita i v jiných metodách steganografie. Smyslem navržené metody je zakódovat tajnou informaci do digitálního obrázku, ve kterém nebude informace lehce detekovatelná.
|
|
|
Detekce použití retušovacích filtrů ve snímku s obličejem
Kraváček, Adam ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Úprava snímku pomocí filtrů je jeden z nejjednodušších způsobů jak lze v dnešní době vylepšit jeho vlastnosti. Sociální sítě jako Instagram nebo Snapchat, zaměřené primárně na sdílení snímků, nabízejí svým uživatelům při nahrávání snímků filtry, které upravují barvy ve snímku a dělají jej tak atraktivnějším. V případě získávání snímků z těchto platforem by tak mnoho snímků mělo aplikovaný filtr. Tato práce vysvětluje principy těchto filtrů. Dále se zabývá detekcí filtrů ve snímcích s obličejem, experimentuje s několika různými přístupy. Detekce pomocí analýzy histogramu a detekce konvoluční neuronovou sítí se jeví jako nejlepší, a tak jsou implementovány do programu s jednoduchým uživatelským prostředím. Dosahují úspěšnosti 94,44% (histogram) a 99,10% (neuronová síť). Také je zkoumán vliv filtrů na identifikaci osob, který je závislý na aplikovaném filtru. Některé filtry výrazně zhoršují úspěšnost identifikace osob podle snímku obličeje, zatímco jiné mají minimální dopad. Obecně se však dá říci, že změny způsobené filtry nejsou zanedbatelné.
|
|
|
Detekce použití retušovacích filtrů ve snímku s obličejem
Kraváček, Adam ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Úprava snímku pomocí filtrů je jeden z nejjednodušších způsobů jak lze v dnešní době vylepšit jeho vlastnosti. Sociální sítě jako Instagram nebo Snapchat, zaměřené primárně na sdílení snímků, nabízejí svým uživatelům při nahrávání snímků filtry, které upravují barvy ve snímku a dělají jej tak atraktivnějším. V případě získávání snímků z těchto platforem by tak mnoho snímků mělo aplikovaný filtr. Tato práce vysvětluje principy těchto filtrů. Dále se zabývá detekcí filtrů ve snímcích s obličejem, experimentuje s několika různými přístupy. Detekce pomocí analýzy histogramu a detekce konvoluční neuronovou sítí se jeví jako nejlepší, a tak jsou implementovány do programu s jednoduchým uživatelským prostředím. Dosahují úspěšnosti 94,44% (histogram) a 99,10% (neuronová síť). Také je zkoumán vliv filtrů na identifikaci osob, který je závislý na aplikovaném filtru. Některé filtry výrazně zhoršují úspěšnost identifikace osob podle snímku obličeje, zatímco jiné mají minimální dopad. Obecně se však dá říci, že změny způsobené filtry nejsou zanedbatelné.
|
|
|
Steganografie
Podhorský, Jiří ; Kubíček, Radek (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tento bakalářský projekt se zaměřuje na steganografii a prezentuje nové modifikace známých metod steganografie a jejich implementace. Též prezentuje implementaci adaptivní metody pro srovnání, metody "sousedů". Obě tyto metody jsou založené na využití nejméně významného bitu. Také je ukázáno, že nově navržená modifikace může být použita i v jiných metodách steganografie. Smyslem navržené metody je zakódovat tajnou informaci do digitálního obrázku, ve kterém nebude informace lehce detekovatelná.
|
|
|
Bayesovská klasifikace rastrových obrazů pomocí webové aplikace
Talich, M. ; Böhm, O. ; Soukup, Lubomír
Příspěvek představuje webovou aplikaci pro klasifikaci obrazů, vyvíjenou v rámci projektu MŠMT InGeoCalc. Aplikace umožňuje zobrazovat, prohlížet a klasifikovat obrazová data poskytovaná prostřednictvím WMS (Web Map Service) nebo klasické snímky (georeferencované i negeoreferencované). Lze kombinovat data z různých zdrojů, jednotlivé "vrstvy" je možné pro lepší názornost různě zprůhledňovat. Nad daty je možno nezávisle na zdroji provádět řízenou klasifikaci, založenou na bayesovském přístupu. Na výběr je několik základních algoritmů klasifikace s možností nastavení parametrů. Aplikace dále nabízí základní analytické nástroje - výpočet délek, ploch a obvodů na základě klasifikace či uživatelem definovaných polygonů, jednoduché statistické přehledy o klasifikaci (procentuální zastoupení tříd, podíl neklasifikovaných oblastí apod.). Výsledky klasifikace lze ukládat včetně údajů o georeferenci. Aplikace je postavena na běžně rozšířených technologiích a standardech, jediným požadavkem na provozování aplikace je moderní internetový prohlížeč zvládající práci s SVG a přístup k internetu. Jedním z uplatnění aplikace může být např. využití v lesnictví a zemědělství při klasifikaci leteckých měřických snímků. Aplikace je přístupná zdarma.
|
host ::
RSS.