Detail práce

Analýza konvolučních neuronových sítí pro detekci a klasifikaci poškození otisku prstu

Diplomová práce Student: Fořtová Kateřina Akademický rok: 2021/2022 Vedoucí: Kanich Ondřej, Ing., Ph.D.
Název anglicky
Analysis of Convolutional Neural Networks for Detection and Classification of Damages in Fingerprint Images
Jazyk práce
český
Abstrakt

Cílem této diplomové práce je analyzovat přístupy detekce a klasifikace s využitím konvolučních neuronových sítí na problému poškození otisků prstů. První část práce se zabývá studiem literatury týkající se biometrie a zpracování otisků prstů s důrazem na možná onemocnění, které mohou oblast prstu postihnout. Následně se práce zaměřuje na rozpoznávání s využitím neuronových sítí. Diplomová práce popisuje architektury konvolučních neuronových sítí a modelů pro detekci objektů až po nejnovější přístupy. Je navrhnuto několik metod pro detekci a klasifikaci onemocnění otisků prstů využívající moderní architektury, rozličné typy páteřních sítí a metod pro detekci. Pro experimenty je zvoleno osm modelů založených na čtyřech různých přístupech pro detekci a klasifikaci. Následně je každý model několikrát natrénován s využitím úprav konfiguračních parametrů. Modely jsou na základě různých metrik posouzeny a porovnány z hlediska využití páteřní sítě i zvolené metody pro detekci. Při testu správně detekované a klasifikované plochy na reálných otiscích bylo dosaženo nejlepšího výsledku 76,875 %. Nejvíce problematickým onemocněním pro detekci a klasifikaci byl atopický ekzém, jehož příznaky se mohou projevovat mnoha způsoby.

Klíčová slova

onemocnění kůže, otisky prstů, konvoluční neuronové sítě, detekce, klasifikace

Ústav
Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie a umělá inteligence, specializace Bioinformatika a biocomputing
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
21. června 2022
Oponent
Tinka Jan, Ing.
Průběh obhajoby

Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Otázky u obhajoby
  1. Můžete ve zkratce popsat, jaký je rozdíl mezi architekturou a modelem z pohledu umělých neuronových sítí?
  2. Přišlo vám na výsledcích vašich experimentů něco překvapivého?
Komise
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), předseda
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Burgetová Ivana, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Lengál Ondřej, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Matoušek Radomil, doc. Ing., Ph.D. (ÚAI FSI VUT), člen
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Citace
FOŘTOVÁ, Kateřina. Analýza konvolučních neuronových sítí pro detekci a klasifikaci poškození otisku prstu. Brno, 2022. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2022-06-21. Vedoucí práce Kanich Ondřej. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/25006/
BibTeX 
@mastersthesis{FITMT25006,
    author = "Kate\v{r}ina Fo\v{r}tov\'{a}",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Anal\'{y}za konvolu\v{c}n\'{i}ch neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i} pro detekci a klasifikaci po\v{s}kozen\'{i} otisku prstu",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2022,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/25006/"
}

Závěrečné práce

Nahoru