| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo
Avtorji:ID Kukovec, Rok (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Fister, Iztok (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Kukovec_Rok_2021.pdf (5,61 MB)
MD5: E0869F13ECED2B2D5059AB2445338DFE
PID: 20.500.12556/dkum/56ed871e-cbeb-4e16-a0ba-6a15cb97cb39
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis: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.
Ključne besede:adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[R. Kukovec]
Leto izida:2021
Št. strani:XIII, 68 str.
PID:20.500.12556/DKUM-79575 Novo okno
UDK:004.932:004.8.021(043.2)
COBISS.SI-ID:79865859 Novo okno
Datum objave v DKUM:24.08.2021
Število ogledov:1578
Število prenosov:176
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
KUKOVEC, Rok, 2021, Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo [na spletu]. Diplomsko delo. Maribor : R. Kukovec. [Dostopano 21 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=79575
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Iščem podobna dela...Prosim, počakajte...
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:23.07.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Adversarial perturbation on neural network image recognition using an evolutionary algorithm
Opis:Neural networks used for image recognition heavily depend on filters and parameters optimized throughout the learning process. The difference between the way people and machines see and recognize everyday objects emerge and an attacker can use it to their advantage. The images are seemingly imperceptibly altered so that people have difficulties detecting the changes, but the classification of the neural network fails. This work explores recreating images using an evolutionary algorithm. Convolutional neural network Alexnet no longer recognizes previously clear motifs. The human recognizable image is preserved. Pairs of original and recreated images were compared using visual estimation and statistical metrics.
Ključne besede:Adversarial perturbation, Convolutional neural network, Avolutional algorithms, Machine vision


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici