| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


21 - 30 / 203
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
21.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo
Rok Kukovec, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Keywords: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Published in DKUM: 24.08.2021; Views: 1337; Downloads: 158
.pdf Full text (5,61 MB)

22.
Osnovni algoritmi gručenja : zbirka nalog z rešitvami
Niko Lukač, 2021, other educational material

Keywords: algoritmi gručenja, algoritmi
Published in DKUM: 10.06.2021; Views: 734; Downloads: 78
.pdf Full text (851,54 KB)

23.
Algoritmi za indeksiranje spletnih virov : zbirka nalog z rešitvami
Niko Lukač, 2021, other educational material

Keywords: algoritmi, spletni viri, indeksiranje spletni virov, učbeniki
Published in DKUM: 10.06.2021; Views: 1017; Downloads: 145
.pdf Full text (495,66 KB)

24.
Algoritmi za uvrstitev spletnih strani : zbirka nalog z rešitvami
Niko Lukač, 2021, other educational material

Keywords: algoritmi, spletne strani, e-gradiva
Published in DKUM: 13.05.2021; Views: 977; Downloads: 152
.pdf Full text (511,79 KB)

25.
Steganografsko skrivanje podatkov v Haarovem prostoru videa : magistrsko delo
Jernej Mihelač, 2021, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu predstavimo atraktivno področje računalništva, steganografijo, ki se ukvarja z neopaznim skrivanjem podatkov. Prikrita komunikacija oziroma neopazno pošiljanje sporočil je zelo pomemben dejavnik v današnji družbi, kjer nas na vsakem koraku obkrožajo različne novice in informacije. Tako kot lahko informacije sporočamo na različne načine, tako lahko tudi podatke skrivamo v različne medije, ki se uporabljajo za komuniciranje. V tej magistrski nalogi predstavimo steganografski algoritem za skrivanje podatkov v videoposnetkih s pomočjo Haarove transformacije in algoritma F5. Z rezultati pokažemo učinkovitost predstavljenega postopka za skrivanja podatkov v videoposnetkih z namensko dodanim šumom.
Keywords: steganografija, skrivanje podatkov, Haarova transformacija, videoposnetki, algoritmi
Published in DKUM: 24.03.2021; Views: 603; Downloads: 61
.pdf Full text (2,74 MB)

26.
Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje : magistrsko delo
Luka Pečnik, 2021, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, klasifikacijski cevovodi, samodejno strojno učenje
Published in DKUM: 17.02.2021; Views: 1038; Downloads: 156
.pdf Full text (885,17 KB)

27.
Primerjava pretočnih šifrirnikov podatkov na modulu STM32f411 : diplomsko delo
Filip Horvat, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo se posvetili preučevanju vede kriptografije in šifrirnih algoritmov. Pogledali smo si delovanje pretočnih šifrirnikov, natančneje dveh algoritmov projekta eStream. Opisali smo delovanje algoritmov Salsa20/ChaCha20 in Grain v1. Njuno delovanje smo preverili na mikrokrmilniku STM32F411. Implementacijo algoritma Salsa20/ChaCha20 smo našli v knjižnici STM CryptoLib. Algoritma Grain v1 prej omenjena knjižnica ne vsebuje, zato smo ga implementirali sami. Na koncu smo primerjali njuni hitrosti šifriranja s tremi video datotekami različnih velikosti. Ugotovili smo, da se naša implementacija algoritem Grain v1 precej počasneje šifrira in dešifrira podatke kot Salsa20/ChaCha20.
Keywords: kriptografija, pretočni šifrirni algoritmi, eStream, ChaCha20, Grain v1, STM32F411, STM CryptoLib
Published in DKUM: 04.11.2020; Views: 661; Downloads: 38
.pdf Full text (1,37 MB)

28.
Analiza in primerjava hitrosti algoritmov za zagotavljanje celovitosti : magistrsko delo
Jan Krajnc, 2020, master's thesis

Abstract: V zadnjih letih se je na trgu varnosti zgodilo več pomembnih sprememb. Del sprememb so povzročili zgoščevalni algoritmi, ki smo jih v tej nalogi vzeli pod drobnogled. Zaradi teh sprememb nas zanima delovanje algoritmov, in sicer tistih, ki so bili nadomeščeni, se trenutno uporabljajo in ki šele prihajajo v uporabo. Omejili smo se na zgoščevalne algoritme ter sorodne algoritme MAC (angl. Message Authentication Code). V sklopu magistrske naloge smo implementirali in testirali štiri kriptografske knjižnice (OpenSSL, Crypto++, LibTomCrypt in Libgcrypt) ter na pridobljenih podatkih izvedli statistično analizo. Analiza knjižnic nam je pokazala, da je najhitrejša knjižnica OpenSSL, vendar je knjižnica Crypto++ z njo primerljiva ter jo je laže uporabljati in ima boljšo dokumentacijo. Glede na analizo algoritmov bi v primeru zgoščevalnih algoritmov priporočili uporabo algoritma SHA-256, če nam je pomembna predvsem hitrost, če pa želimo najboljše varnostne lastnosti, je najboljša izbira algoritem SHA-3-256.
Keywords: zgoščevalni algoritmi, algoritmi MAC, zagotavljanje celovitosti, kriptografija
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 686; Downloads: 66
.pdf Full text (1,41 MB)

29.
Ukkonenov algoritem konstrukcije priponskega drevesa : diplomsko delo
Štefan Horvat, 2020, undergraduate thesis

Abstract: S pomočjo priponskih dreves lahko zelo preprosto in hitro izvajamo različne operacije nad nizi. Za gradnjo priponskih dreves obstajajo različni algoritmi. V diplomskem delu opi-šemo in implementiramo Ukkonenov algoritem, ki priponsko drevo zgradi v linearnem času. Najprej preučimo delovanje algoritma in tvorimo ustrezne podatkovne strukture. Sledi implementacija in preizkušanje. Z eksperimenti pokažemo karakteristike algoritma ob različnem številu znakov ter preverimo njegovo časovno in prostorsko zahtevnost.
Keywords: algoritmi, podatkovne strukture, analiza algoritmov, časovna in prostorska zahtevnost
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 1066; Downloads: 139
.pdf Full text (1,21 MB)

30.
Uporaba evolucijskih algoritmov za generiranje ključnih gradnikov igre Tower Defence s pomočjo igralnega pogona Unity : magistrsko delo
Vid Kraner, 2020, master's thesis

Abstract: Evolucijski algoritmi so stohastični iskalni algoritmi, ki jemljejo navdih v Darwinovi teoriji boja za obstanek. Evolucijski algoritmi spadajo tudi med optimizacijske algoritme. V magistrskem delu prikazujemo načrtovanje in razvoj Tower Defence igre, ki smo jo razvili s pomočjo igralnega pogona Unity. Igra uporablja evolucijske algoritme za generiranje ključnih gradnikov igre. V delu smo raziskali različne vrste evolucijskih algoritmov ter opisali njihovo delovanje. Prav tako smo raziskali, kako jih lahko uporabimo v računalniških igrah. Še posebej smo se osredotočili na zvrst Tower Defence. Ugotovili smo, da je s pomočjo evolucijskih algoritmov možno generirati gradnike, ki naredijo igro zanimivejšo.
Keywords: evolucijski algoritmi, generiranje vsebine, Tower Defence, Unity
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 849; Downloads: 93
.pdf Full text (3,74 MB)

Search done in 1.68 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica