Paginacija

Detekcija akcija u videu korištenjem dubokog učenja
Detekcija akcija u videu korištenjem dubokog učenja
Erik Matošević
Detekcija akcije u videozapisu složen je i izazovan zadatak s ciljem otkrivanja pojave određenih radnji u nekoj situaciji. Temelji se na korištenju dubokih neuronskih mreža koje uče model na označenim slikama od kojih se sastoji video snimka uzimajući u obzir prostornu i vremensku komponentu. U ovome radu dan je uvod u duboko učenje i neuronske mreže. Obuhvaćen je problem detekcije akcija te je opisana C3D arhitektura temeljena na konceptu 3D konvolucijske neuronske mreže koja se...
Detekcija aktivnosti učenika za vrijeme rada s edukacijskim robotima na temelju audio snimaka
Detekcija aktivnosti učenika za vrijeme rada s edukacijskim robotima na temelju audio snimaka
Ivan Bagarić
Interakcija učenika s robotom pobuđuje mnoga osjetila: opip, vid i sluh. Koristeći opip učenici npr. otkrivaju jesu li ispravno sastavili robota, a pomoću vida mogu utvrditi je li robot izvršio zadanu radnju. Zvukovi se mogu dodati kao indikatori izvršenja nekog zadatka. U ovom diplomskom radu, koristeći metode dubokog učenja detektirani su događaji u zvukovima koji su zabilježeni tijekom edukacijske radionice.
Detekcija algoritamski generiranih imena domena
Detekcija algoritamski generiranih imena domena
Željka Galovac
Zloćudne obitelji koje koriste algoritme za generiranje imena domena se svakodnevno ažuriraju i kompromitiraju sve više novih poslužitelja. Istraživači konstantno ulažu napore u smišljanje klasifikatora koji bi uspješno detektirao sve nove umjetno generirane domene, no nailaze na mnoge prepreke od kojih su najznačajnije ogromna količina računalnih resursa i analiza mrežnog prometa. Cilj ovog rada je objasniti zbog čega je detekcija umjetno generiranih domena zahtjevan problem i...
Detekcija anomalija iz zvuka u kontekstu pametnog doma primjenom nenadziranog učenja na rubnim uređajima
Detekcija anomalija iz zvuka u kontekstu pametnog doma primjenom nenadziranog učenja na rubnim uređajima
Marko Barišić
U ovom radu se istražuje nenadzirana detekciju anomalija iz zvuka, pošto postoji velik broj primjena koje imaju transformativni potencijal, poput one u tvornicama te u pametnom domu. Kako bi osigurali efikasnu identifikaciju anomalija s malim kašnjenjem i neovisno o internetskoj vezi, a što je potrebno u mnogim primjenama, za zaključivanje koristimo rubni uređaj postavljen blizu lokacije senzora. Pošto radimo sa sekvencijskim podacima, koristit ćemo LSTM jedinice. Treniramo mrežu,...
Detekcija anomalija u LHC-u zasnovana na autoenkoderima
Detekcija anomalija u LHC-u zasnovana na autoenkoderima
Ema Puljak
Potraga za novim pojavama u fizici koje su izvan Standardnog modela fizike jedan je od glavnih razloga za projektiranje i izradu Velikog Hadronskog Sudarača (engl. Large Hadron Collider) u CERN -u. Ovaj rad opisuje razvoj algoritama nenadziranog učenja za otkrivanje anomalija, osobito standardnih i varijacijskih autokodera, te strategije za njihovu primjenu u ograničenom okruženju sustava za filtriranje događaja koji djeluje u stvarnom vremenu u LHC eksperimentu. Takav model bio bi...
Detekcija anomalija u grafovima
Detekcija anomalija u grafovima
Dominik Galić
U ovom diplomskom radu prikazane su vrste grafova s obzirom na vremensku promjenjivost topologije, najčešće vrste anomalija te metode za otkrivanje anomalija u grafovima. Prvi korak je istraživanje postojećih implementacija nad popularnim skupovima podataka koji su javno dostupni. Nakon toga izabrana su dva pristupa za detekciju anomalija u anonimiziranim podacima telekomunikacijske kompanije. Prvi pristup detektirao je anomalije koristeći metodu dubokog strojnog učenja autoencodere,...
Detekcija anomalija u okruženju velikih podataka
Detekcija anomalija u okruženju velikih podataka
Ivan Dundović
Anomalije su pojave koje su neobične i odstupaju od zakonitosti, pravila i uobičajenog. Detekcija anomalija ima primjenu u mnogim područjima, između ostalog i u kontekstu detekcije prijevara. U okruženju velikih podataka otvaraju se novi problemi koji se ne mogu riješiti primjenom tradicionalnih alata i tehnologija. Primjenom tehnologija za rad s velikim podacima, poput Apache Sparka, mnogi takvi problemi postaju rješivi i otvaraju se nove mogućnosti za detekciju anomalija. Prije...
Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata
Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata
Robert Travančić
Detekcija anomalija aktivno je područje istraživanja s rastućom važnošću u modernom digitalnom dobu. Primjena detekcije anomalija proteže se kroz različite aspekte svijeta oko nas od financijskih sustava, medicine pa sve do industrije. U radu su istraženi različiti pristupi detekciji anomalija s opisanim prednostima i nedostatcima. Implementiran je sustav za detekciju anomalija zasnovan na algoritmu Isolation Forest. Performanse modela su uspoređene s modelima zasnovanim na...
Detekcija anomalija u stanjima ronioca
Detekcija anomalija u stanjima ronioca
Karlo Fodor
Ronioci se pod vodom nalaze u opasnom okruženju izloženi različitim unutarnjim i vanjskim opasnostima. Kako bi se te opasnosti detektirale, u sklopu CADDY projekta napravljen je DiverNet sustav za praćenje ronioca. DiverNet skupom inercijskih senzora prati kretanje ronioca te ima mogućnost dodavanja dodatnih analognih senzora za detekciju ostalih stanja kao što su puls i frekvencija disanja. Očitane podatke DiverNet šalje na površinu gdje se obrađuju i detektiraju...
Detekcija anomalija u vremenskim serijama
Detekcija anomalija u vremenskim serijama
Nino Poletan
Ovaj rad istražuje detekciju anomalija u vremenskim serijama koristeći različite algoritme i modele, s posebnim naglaskom na velike jezične modele (LLM) poput GPT-4o i GPT-4o-mini. Detekcija anomalija je ključna u raznim industrijama jer omogućuje prepoznavanje neočekivanih obrazaca koji mogu ukazivati na pogreške, prijevare ili sigurnosne prijetnje. Rad analizira tradicionalne metode detekcije anomalija kao što su Isolation Forest, LOF, AutoEncoder, i VAE, te nove pristupe koji...
Detekcija anomalija u zapisima s vatrozida temeljena na grafovima
Detekcija anomalija u zapisima s vatrozida temeljena na grafovima
Ajdin Trejić
Ovaj diplomski rad istražuje metode detekcije malicioznih aktivnosti u računalnim mrežama kroz primjenu dubokih modela sa značajkama temeljenih na grafovima. Rad se fokusira na analizu zapisa s vatrozida i razvija naprednije metode detekcije korištenjem tehnika analize grafova. Istražuju se različiti modeli dubokog učenja, uključujući neuronske mreže, RNN, transformere i ResNet, te se primjenjuju na skupove podataka generirane putem Nmap skeniranja i penetracijskog testiranja....

Paginacija