Detekce a klasifikace poškození otisku prstu s využitím neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Vican, Peter
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Cieľom diplomovej práce je naštudovať a navrhnúť experimentálne vylepšenie konvolučnej neurónovej siete pre detekciu ochorenia. Ďalším cieľom je rozšíriť klasifikátor o nový typ detekcie. Jedná sa o poškodenie pri snímaní odtlačku prsta tlakom. Experimentálne vylepšená konvolučná sieť je implementovaná pomocou PyTorch. Sieť detekuje aká časť odtlačku prsta je poškodená a túto časť vykreslí do odtlačku prsta. Pri trénovaní siete sú použité syntetické odtlačky prstov. K syntetickým odtlačkom prstom sú doplnené aj reálne odtlačky prstov.
The aim of this diploma thesis is to study and design experimental improvement of the convolutional neural network for disease detection. Another goal is to extend the classifier with a new type of detection. he new type of detection is damage fingerprint by pressure. The experimentally improved convolutional network is implemented by PyTorch. The network detects which part of the fingerprint is damaged and draws this part into the fingerprint. Synthetic fingerprints are used when training the net. Real fingerprints are added to the synthetic fingerprints.
The aim of this diploma thesis is to study and design experimental improvement of the convolutional neural network for disease detection. Another goal is to extend the classifier with a new type of detection. he new type of detection is damage fingerprint by pressure. The experimentally improved convolutional network is implemented by PyTorch. The network detects which part of the fingerprint is damaged and draws this part into the fingerprint. Synthetic fingerprints are used when training the net. Real fingerprints are added to the synthetic fingerprints.
Description
Keywords
odtlačky prstov , poškodenie a detekcia , konvolučné neurónové siete , dyshidróza , bradavice , PyTorch , Keras , python , metacentrum , tlak , psoriáza , fingerprint , damage and detection , convolutional neural networks , dyshidrosis , warts , PyTorch , Keras , python , metacentrum , pressure , psoriasis
Citation
VICAN, P. Detekce a klasifikace poškození otisku prstu s využitím neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Bezpečnost informačních technologií
Comittee
prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Student nesplnil zadání v plném rozsahu, například práce obsahuje pouze dvě třídy predikce. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Jaké paměťové a časové nároky má Vaše řešení? Bylo by použitelné pro embedded řešení s méně výkonnými procesory či mikrokontroléry (např. pro přenosná zařízení policistů)? Jaké procentuální vylepšení nastalo použitím Gaborova filtru?
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena