Forenzní analýza ručně psaného písma pro české prostředí s použitím umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Analýza ručně psaného písma je důležitou oblastí výzkumu moderní vědy. Jedná se však o velice složitý proces, jelikož ručně psaný text může nabývat různých podob. Využití umělé inteligence k analýze a identifikaci textu pocházejícího od různých autorů není ve světě nic nového. Avšak výzkum v této oblasti pro české prostředí mírně zaostává. Z tohoto důvodu bylo v rámci této práce navrženo a porovnáno několik architektur konvolučních sítí, ve snaze nalézt nejvhodnější strukturu pro řešení tohoto problému. Ze všech natrénovaných a otestovaných modelů dosáhl nejvyšší přesnosti model založený na struktuře ResNet18, který měl úspěšnost 92,2 % na vlastní databázi tvořené 1328 ukázkami s rozlišením 750x256. Tento výsledek naznačuje, že s dostatečně velkou a kvalitní databází je daný problém řešitelný i v českém prostředí s jeho komplikovanější znakovou sadou.
The analysis of handwriting is an important area of research in modern science. However, it is a very complex process because handwritten text can take on various forms. The use of artificial intelligence for analyzing and identifying text from different authors is nothing new in the world. Research in this area is, however, slightly lagging behind in the Czech environment. For this reason, several convolutional network architectures were proposed and compared in this work in an effort to find the most suitable structure for solving this problem. Of all the trained and tested models, the model based on the ResNet18 architecture achieved the highest accuracy, with a success rate of 92.2 % on a self-made database of 1328 samples with a resolution of 750x256. This result suggests that with a sufficiently large and high-quality database, the problem can be solved even in the Czech environment with its more complicated character set.
The analysis of handwriting is an important area of research in modern science. However, it is a very complex process because handwritten text can take on various forms. The use of artificial intelligence for analyzing and identifying text from different authors is nothing new in the world. Research in this area is, however, slightly lagging behind in the Czech environment. For this reason, several convolutional network architectures were proposed and compared in this work in an effort to find the most suitable structure for solving this problem. Of all the trained and tested models, the model based on the ResNet18 architecture achieved the highest accuracy, with a success rate of 92.2 % on a self-made database of 1328 samples with a resolution of 750x256. This result suggests that with a sufficiently large and high-quality database, the problem can be solved even in the Czech environment with its more complicated character set.
Description
Keywords
Identifikace autora, Ručně psaný text, Neuronová síť, Konvoluční neuronová síť, Siamská konvoluční síť, VGG, ResNet, GoogLeNet, Attention mapy, Python, Tensorflow, Author identification, Handwritten text, Neural network, Convolutional neural network, Siamese convolutional network, VGG, ResNet, GoogLeNet, Attention maps, Python, Tensorflow
Citation
STEJSKAL, J. Forenzní analýza ručně psaného písma pro české prostředí s použitím umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
Ing. Ondřej Krajsa, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Skapa, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Lares, Ph.D. (člen)
Ing. Rudolf Procházka (člen)
doc. Ing. Petr Šiška, Ph.D. (místopředseda)
Date of acceptance
2023-06-07
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta:
Vysvětlete jak jste stanovil počet párů textů u shodných autorů na čtyři na druhou. Záleží v tomto případě na pořadí?
Student dostatečně vysvětlil otázku.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení