National Repository of Grey Literature 4 records found  Search took 0.02 seconds. 
Analysis of Convolutional Neural Networks for Detection and Classification of Damages in Fingerprint Images
Fořtová, Kateřina ; Tinka, Jan (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor)
The aim of this Master's thesis is to analyze detection and classification approaches using convolutional neural networks on the problem of fingerprint damage. The first part of the thesis deals with the study of literature related to biometrics and fingerprint processing with emphasis on possible diseases that may affect the fingertip area. Subsequently, the thesis focuses on neural network-based recognition. The thesis describes the architectures of convolutional neural networks and object detection approaches up to the latest research. Several detection methods for detection and classification of skin diseases affecting fingertip are proposed using modern architectures, different types of backbone networks and detection methods. Eight models based on four different detection and classification approaches are chosen for the experiments. Subsequently, each model is trained several times using configuration parameter adjustments. The models are assessed on the basis of various metrics and compared in terms of the use of the backbone network and the chosen method for detection. The best result of 76.875 % was achieved in the test of correctly detected and classified area on real fingerprint images. The most problematic disease for detection and classification was atopic eczema, whose symptoms can manifest in many ways.
Research in Fingerprint Damage Simulations
Kanich, Ondřej ; Matyáš, Václav (referee) ; Champod, Christophe (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Cílem této práce je vyvinout metody simulací poškozování otisků prstů. V první části je kladen důraz na shrnutí stávajících znalostí v oblasti generování syntetických otisků prstů a jejich poškozování. Dále jsou uvedeny informace o otiscích prstů obecně, jejich rozpoznávání a vlivy, které otisky poškozují, včetně onemocnění kůže. Práce obsahuje návrh a implementaci aplikace SyFDaS pro generování a modulární poškozování otisků prstů. Další částí je popis metod pro poškozování vlivem průtahového režimu, zúženého snímače, poškozeného snímače, přítlaku a vlhkosti, zkreslení pokožky, bradavic, atopického ekzému a lupénky. Dále je analyzováno několik dalších typů poškození včetně falzifikátů otisků prstů. Celkově je uvedeno 43 základních poškození, která jsou vizuálně verifikována. Díky kombinování poškození je využito 1 171 typů poškození a vygenerováno 348 300 obrázků otisků prstů, které jsou vyhodnoceny čtyřmi různými metodami posuzování kvality.
Analysis of Convolutional Neural Networks for Detection and Classification of Damages in Fingerprint Images
Fořtová, Kateřina ; Tinka, Jan (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor)
The aim of this Master's thesis is to analyze detection and classification approaches using convolutional neural networks on the problem of fingerprint damage. The first part of the thesis deals with the study of literature related to biometrics and fingerprint processing with emphasis on possible diseases that may affect the fingertip area. Subsequently, the thesis focuses on neural network-based recognition. The thesis describes the architectures of convolutional neural networks and object detection approaches up to the latest research. Several detection methods for detection and classification of skin diseases affecting fingertip are proposed using modern architectures, different types of backbone networks and detection methods. Eight models based on four different detection and classification approaches are chosen for the experiments. Subsequently, each model is trained several times using configuration parameter adjustments. The models are assessed on the basis of various metrics and compared in terms of the use of the backbone network and the chosen method for detection. The best result of 76.875 % was achieved in the test of correctly detected and classified area on real fingerprint images. The most problematic disease for detection and classification was atopic eczema, whose symptoms can manifest in many ways.
Research in Fingerprint Damage Simulations
Kanich, Ondřej ; Matyáš, Václav (referee) ; Champod, Christophe (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Cílem této práce je vyvinout metody simulací poškozování otisků prstů. V první části je kladen důraz na shrnutí stávajících znalostí v oblasti generování syntetických otisků prstů a jejich poškozování. Dále jsou uvedeny informace o otiscích prstů obecně, jejich rozpoznávání a vlivy, které otisky poškozují, včetně onemocnění kůže. Práce obsahuje návrh a implementaci aplikace SyFDaS pro generování a modulární poškozování otisků prstů. Další částí je popis metod pro poškozování vlivem průtahového režimu, zúženého snímače, poškozeného snímače, přítlaku a vlhkosti, zkreslení pokožky, bradavic, atopického ekzému a lupénky. Dále je analyzováno několik dalších typů poškození včetně falzifikátů otisků prstů. Celkově je uvedeno 43 základních poškození, která jsou vizuálně verifikována. Díky kombinování poškození je využito 1 171 typů poškození a vygenerováno 348 300 obrázků otisků prstů, které jsou vyhodnoceny čtyřmi různými metodami posuzování kvality.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.