Netradiční metody biometrie osob
Loading...
Date
Authors
Karetka, Gregor
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Nekonvenčné metódy osobnej biometrie sa stávajú čoraz obľúbenejšie nielen v akademickej sfére, ale aj na komerčné použite. Táto práca sa zameriava na ľudské ucho ako možnú biometrickú modalitu a sústredí sa na súčasné trendy v rozpoznávaní ucha. Následne sú predstavené súčasné trendy v počítačovom videní, modely hlbokého učenia, kriteriálne funkcie a datasety na rozpoznávanie uší. Taktiež v tejto práci predstavujeme novú metódu na generovanie syntetických datasetov na rozpoznávanie ucha. Natrénovali sme niekolko modelov hlbokého učenia na rozpoznávanie uší, predstavili sme nastavenie a výsledky experimentov, ktoré sme následne porovnali s momentálne najlepšími modelmi na spracovanie ľudského ucha pre potreby biometrie.
Unconventional methods of personal biometrics are gaining popularity not only in academic circles but also in the commercial sphere. This thesis focuses on the human ear as a possible biometric modality and explores the current trends in the field of ear recognition. Furthermore, current trends in computer vision are explored, mainly deep learning models, loss functions, and datasets for ear recognition. In this thesis, we present a novel method for generating a dataset for ear recognition. Also, we trained deep learning models for ear recognition, presented the experiment setup, obtained results, and compared them with the current state-of-the-art methods for ear recognition.
Unconventional methods of personal biometrics are gaining popularity not only in academic circles but also in the commercial sphere. This thesis focuses on the human ear as a possible biometric modality and explores the current trends in the field of ear recognition. Furthermore, current trends in computer vision are explored, mainly deep learning models, loss functions, and datasets for ear recognition. In this thesis, we present a novel method for generating a dataset for ear recognition. Also, we trained deep learning models for ear recognition, presented the experiment setup, obtained results, and compared them with the current state-of-the-art methods for ear recognition.
Description
Citation
KARETKA, G. Netradiční metody biometrie osob [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Strojové učení
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2025-06-24
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
