|
|
Biophysical interpretation of quantitative phase image
Štrbková, Lenka ; Kozubek,, Michal (referee) ; Hoppe, Andreas (referee) ; Chmelík, Radim (advisor)
Práce se zabývá interpretací kvantitativního fázového zobrazení pomocí techniky koherencí řízené holografické mikroskopie. Vzhledem k tomu, že tato technika generuje velké množství kvantitativních fázových obrazů o nezanedbatelné velikosti, manuální analýza by byla časově náročná a neefektivní Za účelem urychlení analýzy obrazů získaných pomocí koherencí řízené holografické mikroskopie je v této práci navržena metodika automatizované interpretace kvantitativních fázových obrazů pomocí strojového učení s učitelem. Kvantitativní fázové obrazy umožňují extrakci parametrů charakterizujících distribuci suché hmoty v buňce a poskytují tak cennou informaci o buněčném chování. Cílem této práce je navrhnout metodologii pro automatizovanou klasifikaci buněk při využití této kvantitativní informace jak ze statických, tak z časosběrných kvantitativních fázových obrazů. Navržená metodika byla testována v experimentech s živými buňkami, jimiž byla vyhodnocena výkonnost klasifikace a významnost parametrů získaných z kvantitativních fázových obrazů.
|
|
|
Online System for Visual Geo-Localization in Natural Environment
Pospíšil, Miroslav ; Čadík, Martin (referee) ; Brejcha, Jan (advisor)
The goal of this master thesis is creation of an online system serving as a performing application for presentation results of visual geo-localization in nature and mountain environment. The system offers the users to choose one of the pre-defined photographs or~to~upload one's own photography while choosing a file or inserting an URL address. The~system will localizate a camera of a given image based on a visual geo-localization. The~geo-localization uses the mountain horizon as a key characteristic when searching for similar horizons. The~curve line of the horizon is extracted by a fully automatic algorithm based on supervised learning and dynamic programming. Visual geo-localization running on the server which using new inversed index with cache politic. This allows further scaling of the system. The server processing detected horizon curve and respond with set of the best candidates on results. Results are visualised to the user in form of classic map, detailed sattelite view and rendering of found panorama.
|
|
|
Intrusion Detection in Network Traffic
Homoliak, Ivan ; Čeleda, Pavel (referee) ; Ochoa,, Martín (referee) ; Hanáček, Petr (advisor)
Tato práce se zabývá problematikou anomální detekce síťových útoků s využitím technik strojového učení. Nejdříve jsou prezentovány state-of-the-art datové kolekce určené pro ověření funkčnosti systémů detekce útoků a také práce, které používají statistickou analýzu a techniky strojového učení pro nalezení síťových útoků. V další části práce je prezentován návrh vlastní kolekce metrik nazývaných Advanced Security Network Metrics (ASNM), který je součástí konceptuálního automatického systému pro detekci průniků (AIPS). Dále jsou navrženy a diskutovány dva různé přístupy k obfuskaci - tunelování a modifikace síťových charakteristik - sloužících pro úpravu provádění útoků. Experimenty ukazují, že použité obfuskace jsou schopny předejít odhalení útoků pomocí klasifikátoru využívajícího metriky ASNM. Na druhé straně zahrnutí těchto obfuskací do trénovacího procesu klasifikátoru může zlepšit jeho detekční schopnosti. Práce také prezentuje alternativní pohled na obfuskační techniky modifikující síťové charakteristiky a demonstruje jejich použití jako aproximaci síťového normalizéru založenou na vhodných trénovacích datech.
|
|
|
Online System for Visual Geo-Localization in Natural Environment
Pospíšil, Miroslav ; Čadík, Martin (referee) ; Brejcha, Jan (advisor)
The goal of this master thesis is creation of an online system serving as a performing application for presentation results of visual geo-localization in nature and mountain environment. The system offers the users to choose one of the pre-defined photographs or~to~upload one's own photography while choosing a file or inserting an URL address. The~system will localizate a camera of a given image based on a visual geo-localization. The~geo-localization uses the mountain horizon as a key characteristic when searching for similar horizons. The~curve line of the horizon is extracted by a fully automatic algorithm based on supervised learning and dynamic programming. Visual geo-localization running on the server which using new inversed index with cache politic. This allows further scaling of the system. The server processing detected horizon curve and respond with set of the best candidates on results. Results are visualised to the user in form of classic map, detailed sattelite view and rendering of found panorama.
|
|
|
Biophysical interpretation of quantitative phase image
Štrbková, Lenka ; Kozubek,, Michal (referee) ; Hoppe, Andreas (referee) ; Chmelík, Radim (advisor)
Práce se zabývá interpretací kvantitativního fázového zobrazení pomocí techniky koherencí řízené holografické mikroskopie. Vzhledem k tomu, že tato technika generuje velké množství kvantitativních fázových obrazů o nezanedbatelné velikosti, manuální analýza by byla časově náročná a neefektivní Za účelem urychlení analýzy obrazů získaných pomocí koherencí řízené holografické mikroskopie je v této práci navržena metodika automatizované interpretace kvantitativních fázových obrazů pomocí strojového učení s učitelem. Kvantitativní fázové obrazy umožňují extrakci parametrů charakterizujících distribuci suché hmoty v buňce a poskytují tak cennou informaci o buněčném chování. Cílem této práce je navrhnout metodologii pro automatizovanou klasifikaci buněk při využití této kvantitativní informace jak ze statických, tak z časosběrných kvantitativních fázových obrazů. Navržená metodika byla testována v experimentech s živými buňkami, jimiž byla vyhodnocena výkonnost klasifikace a významnost parametrů získaných z kvantitativních fázových obrazů.
|
|
|
Intrusion Detection in Network Traffic
Homoliak, Ivan ; Čeleda, Pavel (referee) ; Ochoa,, Martín (referee) ; Hanáček, Petr (advisor)
Tato práce se zabývá problematikou anomální detekce síťových útoků s využitím technik strojového učení. Nejdříve jsou prezentovány state-of-the-art datové kolekce určené pro ověření funkčnosti systémů detekce útoků a také práce, které používají statistickou analýzu a techniky strojového učení pro nalezení síťových útoků. V další části práce je prezentován návrh vlastní kolekce metrik nazývaných Advanced Security Network Metrics (ASNM), který je součástí konceptuálního automatického systému pro detekci průniků (AIPS). Dále jsou navrženy a diskutovány dva různé přístupy k obfuskaci - tunelování a modifikace síťových charakteristik - sloužících pro úpravu provádění útoků. Experimenty ukazují, že použité obfuskace jsou schopny předejít odhalení útoků pomocí klasifikátoru využívajícího metriky ASNM. Na druhé straně zahrnutí těchto obfuskací do trénovacího procesu klasifikátoru může zlepšit jeho detekční schopnosti. Práce také prezentuje alternativní pohled na obfuskační techniky modifikující síťové charakteristiky a demonstruje jejich použití jako aproximaci síťového normalizéru založenou na vhodných trénovacích datech.
|
guest ::
