|
|
Pedestrian Attribute Analysis
Studená, Zuzana ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
This work deals with obtaining pedestrian information, which are captured by static, external cameras located in public, outdoor or indoor spaces. The aim is to obtain as much information as possible. Information such as gender, age and type of clothing, accessories, fashion style, or overall personality are obtained using using convolutional neural networks. One part of the work consists of creating a new dataset that captures pedestrians and includes information about the person's sex, age, and fashion style. Another part of the thesis is the design and implementation of convolutional neural networks, which classify the mentioned pedestrian characteristics. Neural networks evaluate pedestrian input images in PETA, FashionStyle14 and BUT Pedestrian Attributes datasets. Experiments performed over the PETA and FashionStyle datasets compare my results to various convolutional neural networks described in publications. Further experiments are shown on created BUT data set of pedestrian attributes.
|
|
|
End-to-End Speech Recognition for Low-Resource Languages
Sokolovskii, Vladislav ; Schwarz, Petr (referee) ; Karafiát, Martin (advisor)
Oblast automatického rozpoznávání řeči začala přijímat end-to-end řešení neuronové sítě pro vytváření rozpoznávačů řeči. Povaha datového hladu těchto typů systémů však umožňuje vytvářet rozpoznávače pouze pro jazyky s velkými zdroji, jako je angličtina, čínština nebo španělština. Ve scénářích s nízkými zdroji je třeba vyvinout některá řešení, která zmírní problém nedostatku dat. Jednou z nejúčinnějších technik je doladění předtrénovaného modelu. Problém se stávajícími přístupy ladění spočívá v tom, že sada tokenů cílového a zdrojového jazyka se obvykle liší. To je důvod, proč předchozí přístupy k učení vícejazyčného přenosu vyžadovaly změnu výstupní vrstvy nebo smíchání tokenů z různých jazyků ve výstupní vrstvě, případně použití univerzální sady tokenů anebo samostatné výstupní vrstvy pro každý jazyk. To je nežádoucí, jelikož sdílení napříč jazyky je v tomto případě latentní a neovladatelné ve výstupním prostoru, když jsou grafémy specifické pro daný jazyk disjunktní. Proto tato práce navrhuje mapování tokenů do společné sady před začátkem předtréninku. Stávající řešení spočívá v transliteraci zdrojového jazyka do cílového, novým přístupem je romanizace, kde je sada tokenů cílového jazyka romanizována tak, aby odpovídala anglické abecedě. Následně lze diakritiku z romanizovaných hypotéz obnovit pomocí dalšího modelu obnovy. To má výhodu ve zvýšení sdílení v prostoru výstupního grafému.
|
|
|
Development of correlation rules for detecting cyber attacks
Dzadíková, Slavomíra ; Safonov, Yehor (referee) ; Martinásek, Zdeněk (advisor)
The diploma thesis deals with the problem of efficient processing of log records and their subsequent analysis using correlation rules. The goal of the thesis was to implement log processing in a structured form, extract individual log fields using a natural language processing model by solving a question answering problem, and develop correlation rules for detecting malicious behavior. Two datasets were produced during the task solution, one with records from Windows devices, and the other containing records from the Fortigate firewall. Pre-trained models based on the BERT and XLNet architecture were created and trained to solve the log parsing problem using the produced datasets, and the results were analyzed and compared. The second part of the thesis was devoted to the development of correlation rules, where the concept of a generic Sigma notation was investigated. It was developed, successfully tested and deployed six correlation rules into own experimental environment in Elastic Stack system. Each rule is also described by tactics, techniques and sub-techniques of the MITRE ATT&CK framework.
|
|
|
Classification of Relations between Named Entities in Text
Ondřej, Karel ; Doležal, Jan (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This master thesis deals with the extraction of relationships between named entities in the text. In the theoretical part of the thesis, the issue of natural language representation for machine processing is discussed. Subsequently, two partial tasks of relationship extraction are defined, namely named entities recognition and classification of relationships between them, including a summary of state-of-the-art solutions. In the practical part of the thesis, system for automatic extraction of relationships between named entities from downloaded pages is designed. The classification of relationships between entities is based on the pre-trained transformers. In this thesis, four pre-trained transformers are compared, namely BERT, XLNet, RoBERTa and ALBERT.
|
|
|
Text-to-Speech Personalization
Luner, Michal ; Černocký, Jan (referee) ; Brukner, Jan (advisor)
Tato práce si klade za cíl vytvořit model, který dokáže převést vstupní text na řeč cílového mluvčího. Základním stavebním kamenem je VITS model. Postup byl následující: získal se obecný český dataset, na kterém se natrénoval model neuronové sítě, jenž se poté využil pro generování audio nahrávek, které se vyhodnocovaly pomocí objektivních metrik. Následně se vytvořil personalizovaný dataset, na kterém se provedl fine-tuning modelu získaného v předchozím kroku. Opět se provedlo vyhodnocení kvality nahrávek. Výsledkem jsou dva personalizované modely. Model mužského mluvčího dosáhl v poslechových testech skóre 4.12/5 (MOS), model ženské mluvčí pak 3.02/5. Výsledky sub\-jektivních i objektivních metrik ukázaly, že postupem zvoleným v této práci je možné vyvinout model, který se svou kvalitou generovaných nahrávek blíží skutečné řeči. Přínosem této práce je, kromě personalizovaných modelů, i vytvoření vyhodnocovacího systému zpracování dat, které je možno uzpůsobit k evaluaci audio nahrávek z jiných mo\-de\-lů. Práce popisuje i způsob tvorby nového datasetu, který se může využít při tvorbě dalšího jiného datasetu v libovolném jazyce.
|
|
|
Correction of laser-induced breakdown spectroscopy calibration models for changing ablation energies
Dvořák, Tomáš ; Vrábel, Jakub (referee) ; Képeš, Erik (advisor)
This bachelor thesis investigates transfer learning as a potential method for correcting calibration models based on multilayer perceptron neural networks in laser-induced breakdown spectroscopy due to changes in ablation energies. MLP calibration models for four elements (chromium, nickel, molybdenum and manganese) and six different ablation energies (40, 50, 60, 70, 80 and 90 mJ) were designed and trained. Models initially trained at an ablation energy of 50 mJ were then used to predict concentrations from spectra measured at the different ablation energies. Subsequent differences in the measurements were resolved by applying transfer learning. The results suggest that transfer learning could serve as a valid method for correcting inaccuracies due to differences in ablation energy, achieving comparable results to models trained from scratch in a fraction of the time and at significantly lower computational cost. However, this study could not clearly demonstrate consistent improvements in neural network performance using transfer learning in the context of LIBS. Likely contributing factors are the lack of optimization of the neural networks used, the limited complexity of the experimental dataset, or a combination of both. This research builds on and extends the literature and offers a deeper understanding of the capabilities and limitations of transfer learning in the context of LIBS.
|
|
|
End-to-End Speech Recognition for Low-Resource Languages
Sokolovskii, Vladislav ; Schwarz, Petr (referee) ; Karafiát, Martin (advisor)
Oblast automatického rozpoznávání řeči začala přijímat end-to-end řešení neuronové sítě pro vytváření rozpoznávačů řeči. Povaha datového hladu těchto typů systémů však umožňuje vytvářet rozpoznávače pouze pro jazyky s velkými zdroji, jako je angličtina, čínština nebo španělština. Ve scénářích s nízkými zdroji je třeba vyvinout některá řešení, která zmírní problém nedostatku dat. Jednou z nejúčinnějších technik je doladění předtrénovaného modelu. Problém se stávajícími přístupy ladění spočívá v tom, že sada tokenů cílového a zdrojového jazyka se obvykle liší. To je důvod, proč předchozí přístupy k učení vícejazyčného přenosu vyžadovaly změnu výstupní vrstvy nebo smíchání tokenů z různých jazyků ve výstupní vrstvě, případně použití univerzální sady tokenů anebo samostatné výstupní vrstvy pro každý jazyk. To je nežádoucí, jelikož sdílení napříč jazyky je v tomto případě latentní a neovladatelné ve výstupním prostoru, když jsou grafémy specifické pro daný jazyk disjunktní. Proto tato práce navrhuje mapování tokenů do společné sady před začátkem předtréninku. Stávající řešení spočívá v transliteraci zdrojového jazyka do cílového, novým přístupem je romanizace, kde je sada tokenů cílového jazyka romanizována tak, aby odpovídala anglické abecedě. Následně lze diakritiku z romanizovaných hypotéz obnovit pomocí dalšího modelu obnovy. To má výhodu ve zvýšení sdílení v prostoru výstupního grafému.
|
|
|
Development of correlation rules for detecting cyber attacks
Dzadíková, Slavomíra ; Safonov, Yehor (referee) ; Martinásek, Zdeněk (advisor)
The diploma thesis deals with the problem of efficient processing of log records and their subsequent analysis using correlation rules. The goal of the thesis was to implement log processing in a structured form, extract individual log fields using a natural language processing model by solving a question answering problem, and develop correlation rules for detecting malicious behavior. Two datasets were produced during the task solution, one with records from Windows devices, and the other containing records from the Fortigate firewall. Pre-trained models based on the BERT and XLNet architecture were created and trained to solve the log parsing problem using the produced datasets, and the results were analyzed and compared. The second part of the thesis was devoted to the development of correlation rules, where the concept of a generic Sigma notation was investigated. It was developed, successfully tested and deployed six correlation rules into own experimental environment in Elastic Stack system. Each rule is also described by tactics, techniques and sub-techniques of the MITRE ATT&CK framework.
|
|
|
Classification of Relations between Named Entities in Text
Ondřej, Karel ; Doležal, Jan (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This master thesis deals with the extraction of relationships between named entities in the text. In the theoretical part of the thesis, the issue of natural language representation for machine processing is discussed. Subsequently, two partial tasks of relationship extraction are defined, namely named entities recognition and classification of relationships between them, including a summary of state-of-the-art solutions. In the practical part of the thesis, system for automatic extraction of relationships between named entities from downloaded pages is designed. The classification of relationships between entities is based on the pre-trained transformers. In this thesis, four pre-trained transformers are compared, namely BERT, XLNet, RoBERTa and ALBERT.
|
|
|
Pedestrian Attribute Analysis
Studená, Zuzana ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
This work deals with obtaining pedestrian information, which are captured by static, external cameras located in public, outdoor or indoor spaces. The aim is to obtain as much information as possible. Information such as gender, age and type of clothing, accessories, fashion style, or overall personality are obtained using using convolutional neural networks. One part of the work consists of creating a new dataset that captures pedestrians and includes information about the person's sex, age, and fashion style. Another part of the thesis is the design and implementation of convolutional neural networks, which classify the mentioned pedestrian characteristics. Neural networks evaluate pedestrian input images in PETA, FashionStyle14 and BUT Pedestrian Attributes datasets. Experiments performed over the PETA and FashionStyle datasets compare my results to various convolutional neural networks described in publications. Further experiments are shown on created BUT data set of pedestrian attributes.
|
guest ::
