2012
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 16
- ItemBezpečnost biometrických systémů(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Lodrová, Dana; Drahanský, Martin; Busch, Christoph; Provazník, IvoHlavním přínosem této práce jsou dva nové přístupy pro zvýšení bezpečnosti biometrických systémů založených na rozpoznávání podle otisků prstů. První přístup je z oblasti testování živosti a znemožňuje použití různých typů falešných otisků prstů a jiných metod oklamání senzoru v průběhu procesu snímání otisků. Tento patentovaný přístup je založen na změně barvy a šířky papilárních linií vlivem přitlačení prstu na skleněný podklad. Výsledná jednotka pro testování živosti může být integrována do optických senzorů. Druhý přístup je z oblasti standardizace a zvyšuje bezpečnost a interoperabilitu procesů extrakce markantů a porovnání. Pro tyto účely jsem vytvořila metodologii, která stanovuje míry sémantické shody pro extraktory markantů otisků prstů. Markanty nalezené testovanými extraktory jsou porovnávány oproti Ground-Truth markantům získaným pomocí shlukování dat poskytnutých daktyloskopickými experty. Tato navrhovaná metodologie je zahrnuta v navrhovaném dodatku k normě ISO/IEC 29109-2 (Amd. 2 WD4).
- ItemMetody pro predikci s vysokodimenzionálními daty genových expresí(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Šilhavá, Jana; Smrž, Pavel; Matula, Petr; Železný, FilipDizertační práce se zabývá predikcí vysokodimenzionálních dat genových expresí. Množství dostupných genomických dat významně vzrostlo v průběhu posledního desetiletí. Kombinování dat genových expresí s dalšími daty nachází uplatnění v mnoha oblastech. Například v klinickém řízení rakoviny (clinical cancer management) může přispět k přesnějšímu určení prognózy nemocí. Hlavní část této dizertační práce je zaměřena na kombinování dat genových expresí a klinických dat. Používáme logistické regresní modely vytvořené prostřednictvím různých regularizačních technik. Generalizované lineární modely umožňují kombinování modelů s různou strukturou dat. V dizertační práci je ukázáno, že kombinování modelu dat genových expresí a klinických dat může vést ke zpřesnění výsledku predikce oproti vytvoření modelu pouze z dat genových expresí nebo klinických dat. Navrhované postupy přitom nejsou výpočetně náročné. Testování je provedeno nejprve se simulovanými datovými sadami v různých nastaveních a následně s~reálnými srovnávacími daty. Také se zde zabýváme určením přídavné hodnoty microarray dat. Dizertační práce obsahuje porovnání příznaků vybraných pomocí klasifikátoru genových expresí na pěti různých sadách dat týkajících se rakoviny prsu. Navrhujeme také postup výběru příznaků, který kombinuje data genových expresí a znalosti z genových ontologií.
- ItemAnalýza a testování vícevláknových programů(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Letko, Zdeněk; Vojnar, Tomáš; Lourenco, Joao; Sekanina, LukášV disertační práci je nejprve uvedena taxonomie chyb v souběžném zpracování dat a přehled technik pro jejich dynamickou detekci. Následně jsou navrženy nové metriky pro měření synchronizace a souběžného chování programů společně s metodologií jejich odvozování. Tyto techniky se zejména uplatní v testování využívajícím techniky prohledávání prostoru a v saturačním testování. Práce dále představuje novou heuristiku vkládání šumu, jejímž cílem je maximalizace proložení instrukcí pozorovaných během testování. Tato heuristika je porovnána s již existujícími heuristikami na několika testech. Výsledky ukazují, že nová heuristika překonává ty existující v určitých případech. Nakonec práce představuje inovativní aplikaci stochastických optimalizačních algoritmů v procesu testování vícevláknových aplikací. Principem metody je hledání vhodných kombinací parametrů testů a metod vkládání šumu. Tato metoda byla prototypově implementována a otestována na množině testovacích příkladů. Výsledky ukazují, že metoda má potenciál vyznamně vylepšit testování vícevláknových programů.
- ItemOptimalizace modelování gaussovských směsí v podprostorech a jejich skórování v rozpoznávání mluvčího(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Glembek, Ondřej; Burget, Lukáš; Brummer, Niko; Campbell,, WilliamTato práce pojednává o modelování v podprostoru parametrů směsí gaussovských rozložení pro rozpoznávání mluvčího. Práce se skládá ze tří částí. První část je věnována skórovacím metodám při použití sdružené faktorové analýzy k modelování mluvčího. Studované metody se liší převážně v tom, jak se vypořádávají s variabilitou kanálu testovacích nahrávek. Metody jsou prezentovány v souvislosti s obecnou formou funkce pravděpodobnosti pro sdruženou faktorovou analýzu a porovnány jak z hlediska přesnosti, tak i z hlediska rychlosti. Je zde prokázáno, že použití lineární aproximace pravděpodobnostní funkce dává výsledky srovnatelné se standardním vyhodnocením pravděpodobnosti při dramatickém zjednodušení matematického zápisu a tím i zvýšení rychlosti vyhodnocování. Druhá část pojednává o extrakci tzv. i-vektorů, tedy nízkodimenzionálních reprezentací nahrávek. Práce prezentuje dva přístupy ke zjednodušení extrakce. Motivací pro tuto část bylo jednak urychlení extrakce i-vektorů, jednak nasazení této úspěšné techniky na jednoduchá zařízení typu mobilní telefon, a také matematické zjednodušení umožněňující využití numerických optimalizačních metod pro diskriminativní trénování. Výsledky ukazují, že na dlouhých nahrávkách je zrychlení vykoupeno poklesem úspěšnosti rozpoznávání, avšak na krátkých nahrávkách, kde je úspěšnost rozpoznávání nízká, se rozdíly úspěšnosti stírají. Třetí část se zabývá diskriminativním trénováním v oblasti rozpoznávání mluvčího. Jsou zde shrnuty poznatky z předchozích prací zabývajících se touto problematikou. Kapitola navazuje na poznatky z předchozích dvou částí a pojednává o diskriminativním trénování parametrů extraktoru i-vektorů. Výsledky ukazují, že při klasickém trénování extraktoru a následném diskriminatviním přetrénování tyto metody zvyšují úspěšnost.
- ItemModelování prozodických příznaků pro ověřování mluvčího v pod-prostorech(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Kockmann, Marcel; Černocký, Jan; Kenny, Patrick; Nöth, ElmarPředložená disertační práce se zabývá ověřováním mluvčího pomocí prozodických příznaků zahrnujících hodnoty základního tónu, energie a délek řečových úseků. Studovali jsme dvě rozdílné techniky pro parametrizaci: první vede k dobře definované sadě menšího počtu příznaků, druhá k vysoko-dimenzionální sadě heterogenních prozodických příznaků. První část práce se věnuje vývoji příznaků reprezentujících prozodické kontury, zde jsme vyvinuli a ověřili několik modelovacích technik, s důrazem na modelování v reprezentativních podprostorech. Druhá část práce se zaměřuje na nové pod-prostorové modelovací techniky pro heterogenní prozodické parametry s velkou dimenzionalitou. Model je teoreticky odvozen a experimentálně ověřen na oficiálních datech z NIST evaluací ověřování mluvčího (NIST Speaker Recognition Evaluation). Ve srovnání s ostatními současnými prozodickými jsme dosáhli podstatně lepších výsledků. Na konci práce presentujeme také novou techniku pro elegantní kombinaci dvou prozodických systémů. Tato technika může být použita rovněž pro fúzi prozodického systému se standardním přesným cepstrálním systémem, což vede k dalšímu podstatnému zvýšení úspěšnosti verifikace.