|
|
Simulation of Skin Diseases Effect Using GAN
Bak, Adam ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor)
Cieľom tejto diplomovej práce je vygenerovanie datasetu syntetických snímkov odtlačkov prstov, ktoré vykazujú známky kožných ochorení. Práca sa zaoberá poškodením spôsobeným kožnými ochoreniami v odtlačkoch prstov a generovaním syntetických odtlačkov prstov. Odtlačky prstov s prejavom kožných ochorení boli generované s využitím modelu založeného na Wasserstein GAN s penalizáciou gradientu. Na trénovanie GAN modelu bola použitá unikátna databáza odtlačkov prstov s prejavom kožných ochorení vytvorená na FIT VUT. Daný model bol trénovaný na troch typoch kožných ochorení: atopický ekzém, psoriáza a dyshidrotický ekzém. Sieť generátoru z natrénovaného WGAN-GP modelu bola použitá na vygenerovanie datasetov syntetických odtlačkov prstov. Tieto syntetické odtlačky boli porovnané s reálnymi odtlačkami s využitím NFIQ a FiQiVi nástrojov na určenie kvality spoločne s porovnaním rozložení lokácií a orientácii markantov v snímkoch odtlačkov prstov.
|
|
|
Generative Adversarial Networks Applied for Privacy Preservation in Bio-Metric-Based Authentication and Identification
Mjachky, Ľuboš ; Malinka, Kamil (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Systémy založené na biometrickej autentizácii sa stávajú súčasťou nášho každodenného bytia. Tieto systémy však nedovoľujú používateľom priamo alebo nepriamo meniť spôsob, akým sa k ich dátam pristupuje a ako sa s nimi bude zaobchádzať ďalej v budúcnosti. Dôsledkom tohto môžu vyplynúť riziká spojené s uniknutím identity jedinca. Táto práca sa zaoberá návrhom systému, ktorý zachováva privátnosť a zároveň umožňuje autentizáciu na základe biometrických čŕt používateľov, a to za pomoci generatívnej neurónovej siete (GAN). V práci sa konkrétne uvažuje o tom, že GAN je použitá na transformáciu obrázkov tvárí napríklad na obrázky kvetov. Autentizačný systém sídliaci na serveri je v konečnom dôsledku učený rozlišovať používateľov podľa obrázkov kvetov a nie tvárí. Na základe vykonaných experimentov môžeme potvrdiť, že navrhovaná metóda je robustná voči útokom, pričom stále vykazuje kvalitatívne požiadavky kladené na štandardný autentizačný systém.
|
|
|
Generative Adversarial Networks Applied for Privacy Preservation in Bio-Metric-Based Authentication and Identification
Mjachky, Ľuboš ; Malinka, Kamil (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Systémy založené na biometrickej autentizácii sa stávajú súčasťou nášho každodenného bytia. Tieto systémy však nedovoľujú používateľom priamo alebo nepriamo meniť spôsob, akým sa k ich dátam pristupuje a ako sa s nimi bude zaobchádzať ďalej v budúcnosti. Dôsledkom tohto môžu vyplynúť riziká spojené s uniknutím identity jedinca. Táto práca sa zaoberá návrhom systému, ktorý zachováva privátnosť a zároveň umožňuje autentizáciu na základe biometrických čŕt používateľov, a to za pomoci generatívnej neurónovej siete (GAN). V práci sa konkrétne uvažuje o tom, že GAN je použitá na transformáciu obrázkov tvárí napríklad na obrázky kvetov. Autentizačný systém sídliaci na serveri je v konečnom dôsledku učený rozlišovať používateľov podľa obrázkov kvetov a nie tvárí. Na základe vykonaných experimentov môžeme potvrdiť, že navrhovaná metóda je robustná voči útokom, pričom stále vykazuje kvalitatívne požiadavky kladené na štandardný autentizačný systém.
|
|
|
Simulation of Skin Diseases Effect Using GAN
Bak, Adam ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor)
Cieľom tejto diplomovej práce je vygenerovanie datasetu syntetických snímkov odtlačkov prstov, ktoré vykazujú známky kožných ochorení. Práca sa zaoberá poškodením spôsobeným kožnými ochoreniami v odtlačkoch prstov a generovaním syntetických odtlačkov prstov. Odtlačky prstov s prejavom kožných ochorení boli generované s využitím modelu založeného na Wasserstein GAN s penalizáciou gradientu. Na trénovanie GAN modelu bola použitá unikátna databáza odtlačkov prstov s prejavom kožných ochorení vytvorená na FIT VUT. Daný model bol trénovaný na troch typoch kožných ochorení: atopický ekzém, psoriáza a dyshidrotický ekzém. Sieť generátoru z natrénovaného WGAN-GP modelu bola použitá na vygenerovanie datasetov syntetických odtlačkov prstov. Tieto syntetické odtlačky boli porovnané s reálnymi odtlačkami s využitím NFIQ a FiQiVi nástrojov na určenie kvality spoločne s porovnaním rozložení lokácií a orientácii markantov v snímkoch odtlačkov prstov.
|
guest ::
