|
|
Rozpoznávání textu pomocí konvolučních sítí
Csóka, Pavel ; Behúň, Kamil (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou nových datových sad pro účely strojového učení rozpoznávání textu z fotografií a experimenty s konvolučními neuronovými sítěmi na těchto sadách. Popisuje architekturu konvolučních sítí, problémy rozpoznávání z fotografií a současné práce využívající tyto sítě. Dále tvorbu anotace datové sady fotografií stránek dokumentů, pořízených mobilními telefony, nazvané Mobile Page Photos. K anotaci je využit Tesseract OCR. Z této sady jsou vyříznutím znaků z fotografií vytvořeny dvě další. Jedná se o sady znaků dobře čitelných Mobile Nice Page Photos Characters a dobře i spatně až nečitelných Mobile Page Photos Characters, ve formátu datové sady číslic Street View House Numbers. S třemi vytvořenými modely konvolučních sítí jsou na datových sadách provedeny experimenty s rozpoznáváním textu, s jejichž pomocí je také odhadnuta chyba anotace.
|
|
|
Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení
Eis, Pavel ; Tisovčík, Peter (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Automatická klasifikace zařízení v počítačové síti lze využít pro detekci anomálií v síti a také umožňuje aplikaci bezpečnostních politik dle typu zařízení. Pro vytvoření klasifikátoru zařízení je stěžejní kvalitní datová sada, jejichž veřejná dostupnost je nízká a tvorba nové datové sady je složitá. Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní automatizovanou anotaci datové sady síťových zařízení a vytvoření klasifikátoru síťových zařízení, který využívá pouze základní údaje o síťových tocích. Výsledkem této práce je modulární nástroj poskytující automatizovanou anotaci síťových zařízení využívající systém ADiCT sdružení Cesnet, vyhledávače Shodan a Censys, informace ze služeb PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolokační databáze a informace z blacklistů. Na základě anotované datové sady je vytvořeno několik klasifikátorů klasifikujících síťová zařízení podle používaných služeb. Výsledky práce nejen výrazně zjednodušují proces vytváření nových datových sad síťových zařízení, ale zároveň ukazují neinvazivní přístup ke klasifikaci síťových zařízení.
|
|
|
Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení
Eis, Pavel ; Tisovčík, Peter (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Automatická klasifikace zařízení v počítačové síti lze využít pro detekci anomálií v síti a také umožňuje aplikaci bezpečnostních politik dle typu zařízení. Pro vytvoření klasifikátoru zařízení je stěžejní kvalitní datová sada, jejichž veřejná dostupnost je nízká a tvorba nové datové sady je složitá. Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní automatizovanou anotaci datové sady síťových zařízení a vytvoření klasifikátoru síťových zařízení, který využívá pouze základní údaje o síťových tocích. Výsledkem této práce je modulární nástroj poskytující automatizovanou anotaci síťových zařízení využívající systém ADiCT sdružení Cesnet, vyhledávače Shodan a Censys, informace ze služeb PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolokační databáze a informace z blacklistů. Na základě anotované datové sady je vytvořeno několik klasifikátorů klasifikujících síťová zařízení podle používaných služeb. Výsledky práce nejen výrazně zjednodušují proces vytváření nových datových sad síťových zařízení, ale zároveň ukazují neinvazivní přístup ke klasifikaci síťových zařízení.
|
|
|
Rozpoznávání textu pomocí konvolučních sítí
Csóka, Pavel ; Behúň, Kamil (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou nových datových sad pro účely strojového učení rozpoznávání textu z fotografií a experimenty s konvolučními neuronovými sítěmi na těchto sadách. Popisuje architekturu konvolučních sítí, problémy rozpoznávání z fotografií a současné práce využívající tyto sítě. Dále tvorbu anotace datové sady fotografií stránek dokumentů, pořízených mobilními telefony, nazvané Mobile Page Photos. K anotaci je využit Tesseract OCR. Z této sady jsou vyříznutím znaků z fotografií vytvořeny dvě další. Jedná se o sady znaků dobře čitelných Mobile Nice Page Photos Characters a dobře i spatně až nečitelných Mobile Page Photos Characters, ve formátu datové sady číslic Street View House Numbers. S třemi vytvořenými modely konvolučních sítí jsou na datových sadách provedeny experimenty s rozpoznáváním textu, s jejichž pomocí je také odhadnuta chyba anotace.
|
host ::
RSS.