Forenzní analýza ručně psaného písma pro české prostředí s použitím umělé inteligence

Simple item page
but.committeeprof. 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)cs
but.defenceStudent 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.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programTelekomunikační a informační technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBurget, Radimcs
dc.contributor.authorStejskal, Jancs
dc.contributor.refereePřinosil, Jiřícs
dc.date.accessioned2023-06-08T06:56:00Z
dc.date.available2023-06-08T06:56:00Z
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractAnalýza 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.cs
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSTEJSKAL, 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.cs
dc.identifier.other151107cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210072
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectIdentifikace autoracs
dc.subjectRučně psaný textcs
dc.subjectNeuronová síťcs
dc.subjectKonvoluční neuronová síťcs
dc.subjectSiamská konvoluční síťcs
dc.subjectVGGcs
dc.subjectResNetcs
dc.subjectGoogLeNetcs
dc.subjectAttention mapycs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectTensorflowcs
dc.subjectAuthor identificationen
dc.subjectHandwritten texten
dc.subjectNeural networken
dc.subjectConvolutional neural networken
dc.subjectSiamese convolutional networken
dc.subjectVGGen
dc.subjectResNeten
dc.subjectGoogLeNeten
dc.subjectAttention mapsen
dc.subjectPythonen
dc.subjectTensorflowen
dc.titleForenzní analýza ručně psaného písma pro české prostředí s použitím umělé inteligencecs
dc.title.alternativeForensic analysis of handwriting for the Czech environment using artificial intelligenceen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-07cs
dcterms.modified2023-06-07-12:48:10cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid151107en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2023.06.08 08:56:00en
sync.item.modts2023.06.08 08:14:49en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
12.49 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
7.28 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_151107.html
Size:
3.3 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_151107.html
Download
Collections
2023