Detail oboru

Výpočetní technika a informatika

FITZkratka: DVI4Ak. rok: 2020/2021

Program: Výpočetní technika a informatika

Délka studia: 4 roky

Akreditace od: 1.1.2007Akreditace do: 31.12.2024

Profil

Cílem studijního programu je poskytnout vynikajícím absolventům magisterského studia specializované univerzitní vzdělání nejvyššího typu ve vybraných oblastech informatiky, vypočetní techniky a informačních technologií. Toto vzdělání zahrnuje také průpravu a atestaci k vědecké práci.

Garant

Vypsaná témata doktorského studijního programu

  1. Analýza a vylepšení vlastností kryptografických akumulátorů v kontextu veřejných blockchainů

    The purpose of this thesis is to analyze potential application of cryptographic accumulators in the context of the public blockchains. Identify the most suitable types and settings for particular application and also propose improvements that focus on the performance, security, or storage overhead.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  2. Analysis and Improvement of Trusted Execution Environments and their Applications

    Trusted computing is a promising concept that enables a remote trusted execution of arbitrary programming logic. The most prominent examples of trusted execution environments (TEE) are Intel SGX, IBM Sanctum, Keystone-enclave. The goal of this work is to analyze all existing TEEs, they properties and potential applications. Then, the work should propose novel applications of TEEs for the problems that were not resolved before while also implement the most interesting application. There is a high potential to combine trusted computing with public blockchains, which should be also addresses in the work.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  3. Aplikace dolování informací z řeči v analýze zločineckých sítí

    Téma práce se zabývá využitím technik dolování informací z řeči jako je rozpoznávání mluvčího, rozpoznávání jazyk, přepis, a detekce klíčových slov pro vyhledávání struktur zločineckých sítí. Téma souvisí s evropským projektem Horizon 2020 Roxanne, kde je VUT hlavním výzkumným partnerem.

    Zadání vyžaduje zájem o matematiku, statistiku, strojové učení a zpracování řeči, výhodou je zběhlost v jazyce Python a jeho knihovnách pro strojové učení.

    BUT Speech@FIT je špičkovou mezinárodní výzkumnou skupinou zabývající se dolováním informací z řeči. Nabízí rovné příležitosti pro všechny, v současné době má členy 10ti národností a (na IT) významný podíl žen.

    Více informací viz https://www.roxanne-euproject.org/ a https://speech.fit.vutbr.cz/

     

    Školitel: Černocký Jan, doc. Dr. Ing.

  4. Detekce a odstraňování artefaktů uvnitř fotoakustických obrazů pomocí umělé inteligence

    Tato práce je zaměřena na zvyšování kvality fotoakustických obrazů cévního řečiště v prsní tkání pomocí umělé inteligence. Tyto artefakty vznikají několika způsoby: (1) pohybem snímané osoby, např. dýcháním, (2) nedokonalým pokrytím prostoru pomocí detektorů, (3) variabilitou frekvenční a směrové odezvy jednotlivých detektorů, (4) nestabilitou prostředí, např změnou teploty, (5) numerickou metodou výpočtu.

    V současné době je nutné z fotoakustických dat vytvořit finální obraz, což trvá hodiny a teprve potom jsou odstraňovány artefakty. Našim cílem je detekovat tyto artefakty v surových datech. Druhou oblastí využití umělé inteligence je dopočítání obrazu z podvzorkované varianty a tím značné ušetření výpočetní kapacity. 

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

  5. Detekce a re-identifikace objektů v obraze a videu

    • Všesměrná detekce objektů v reálném čase
    • Re-identifikace detekovaných objektů, například v záběrech z různých kamer nebo v různém čase
    • Zaměření na stacionární dohledové kamery
    • Zaměření na zpracování dopravních scén

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  6. Embedded systémy pro video/signál

    Téma je zaměřeno na algoritmy embedded zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat možnosti "chytrých" a "malých" zařízení, která by měla nové vlastnosti, a  bylo možné je efektivně nasadit do aplikací vyžadujících malé, skryté, distribuované, nízkopříkonové, mechanicky nebo klimaticky namáhané jednotky schopné zpracovávat signálové vstupy. Nasazení takových jednotek je perspektivní a široké a předpokládá se i propojení do klient/server a/nebo cloud systémů. Samotné jednotky mohou být založeny na efektivním CPU/GPU/DSP, na programovatelném hardware, případně na kombinaci těchto technologií. Může se jednat i o smart kamery. Aplikace, které jsou v oblasti zájmu tohoto tématu:

    • klasifikace obrazu nebo objektů s využitím strojového učení (AI) klasicky nebo prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků apod.),
    • současná analýza jednorozměrného signálu (signálů) a obrazu (například pro robustní zjištění nějakého objektu například v dopravních nebo průmyslových aplikacích),
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" (se zaměřením na aspekty client/server a/nebo cloud) vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale v principu sem patří.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing.

  7. Extrakce informací z WWW

    Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:

    • HTML kód dokumentu (DOM)
    • Text dokumentu (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • Vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)

    Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.

    Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:

    • Studium existujících doménových modelů jako např. UML diagramy tříd, E-R diagramy nebo ontologie.
    • Rozšíření těchto modelů o konkrétní metody rozpoznání konkrétních údajů v dokumentech (např. regulární výrazy, pokročilá klasifikace textu).
    • Návrh metod extrakce informací založených na srovnání struktury informace prezentované v dokumentu a očekávané struktury cílových informací.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.

    Školitel: Burget Radek, Ing., Ph.D.

  8. Generování poškození do syntetických otisků prstů a analýza jejich kvality

    Cílem práce je generování různých poškození do syntetických otisků prstů a analýza jejich kvality. Práce bude sestávat z(e):

    • Seznámení se s biometrickým rozpoznáváním otisků prstů, dále s generátory syntetických otisků prstů, různými poškozeními, která se mohou v otisku prstu objevit, a metodami stanovení kvality otisku prstu.
    • Návrh a implementace algoritmů pro vkládání (simulování) různých druhů poškození do syntetických otisků prstů.
    • Návrh a implementace vlastních metod stanovení kvality otisku prstů, ideálně v kombinaci s existujícími metodami.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  9. Hardware & Kryptoměny: Bezpečnostní Analýza Hardwarových Krypto Peněženek a ich Klientských Protokolov

    Praca sa zameriava najma na analyzu postrannych kanalov HW penazeniek ale aj SW zranitelnostami protokolu, ktory sa vyuziva na komunikaciu medzi penazenkou a klientskou stanicou.  Do uvahy pripada model utocnika, ktory odcudzil penazenku, ale aj model utocnika, ktory ma pristup ku klientskej stanici kam sa penazenka pripaja pomocou USB, bluetooth, etc. Hardware pre projekt bude objednany, uvazujeme na nasledovnych penazenkach: Trezor One/T, CoolBitX, Ellipal, Ledger Nano S, etc.


    Skolitel-specialista prace je Ivan Homoliak.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  10. Hluboké neuronové sítě pro analýzu obrazu s omezenou učící datovou sadou

    Hluboké konvoluční sítě jsou jasným trendem posledních let v oblasti strojového účení pro analýzu obrazu. V úlohách s velmi omezenou a specifickou datovou sadou, kdy není dostatečné využít augmentace dat nebo koncepce GAN sítí, je však jejich nasazení stále problematické.

    Cílem disertační práce je zkoumat, analyzovat a hledat nové architektury hlubokých konvolučních sítí a přístupů k jejich učení pro takové úlohy analýzy obrazu, ve kterých je velikost anotované datové sady extrémně malá a nebo se postupně rozrůstá. Pro naučení neuronových sítí je možné využít neanotovaných dat případně částečně anotovaných dat ve formě uživatelského vstupu.

    Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

    Školitel: Španěl Michal, Ing., Ph.D.

  11. Hluboké neuronové sítě pro analýzu 3D tvaru

    Hluboké neuronové konvoluční sítě jsou jasným trendem posledních let v oblasti strojového účení pro analýzu obrazu. Konvoluční neuronové sítě je také možné využít pro analýzu 3D obrazu, kdy sít využívá 3D konvoluce. Tento přístup je však problematický z pohledu značných výpočetních a paměťových nároků.

    Cílem disertační práce je zkoumat, analyzovat a hledat nové architektury hlubokých neuronových sítí a přístupů k jejich efektivnímu učení pro úlohy rozpoznávání 3D tvaru objektů, kdy datovou sadu tvoří různé reprezentace - např. polygonální 3D modely, voxelová reprezentace, apod.

    Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

    Školitel: Španěl Michal, Ing., Ph.D.

  12. Inteligentní inspekce a měření dutin válcového průřezu s predikcí změn stavu

    Cílem této disertační práce je návrh a implementace softwaru pro vyhodnocování naměřených dat dutin válcového průřezu. Na základě naměřených dat vytvoří aplikace počítačový model dutiny, ve kterém pak bude hledat poškozená či jinak problematická místa. Systém bude schopen na základě minulých měření predikovat vývoj tohoto místa v budoucnu, za stejných podmínek užívání zařízení obsahujícího měřenou dutinu válcového průřezu (např. hlaveň vojenských zbraní). Zařízení je k dispozici + lze osadit dalšími senzory dle požadavků. Výzkum může být rozdělen do následujících etap:

    • Prostudování teorie snímání dutin válcového průřezu (konkrétně hlavní vojenské techniky).
    • Návrh metod pro snímání a získávání dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro vygenerování počítačového modelu na základě naměřených dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro analýzu počítačového modelu a automatického vyhodnocení poškozeného povrchu či problematického místa.
    • Návrh a implementace inteligentního algoritmu pro predikci dalšího vývoje poškozeného povrchu či problematického místa na základě historie naměřených dat.
    • Provedení experimentů a zhodnocení dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a je silně podporována. Spolupráce bude v oblasti vojenské techniky s relevantními partnery.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  13. Inteligentní inspekce a měření dutin válcového průřezu s predikcí změn stavu

    Cílem této disertační práce je návrh a implementace softwaru pro vyhodnocování naměřených dat dutin válcového průřezu. Na základě naměřených dat vytvoří aplikace počítačový model dutiny, ve kterém pak bude hledat poškozená či jinak problematická místa. Systém bude schopen na základě minulých měření predikovat vývoj tohoto místa v budoucnu, za stejných podmínek užívání zařízení obsahujícího měřenou dutinu válcového průřezu (např. hlaveň vojenských zbraní). Zařízení je k dispozici + lze osadit dalšími senzory dle požadavků. Výzkum může být rozdělen do následujících etap:

    • Prostudování teorie snímání dutin válcového průřezu (konkrétně hlavní vojenské techniky).
    • Návrh metod pro snímání a získávání dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro vygenerování počítačového modelu na základě naměřených dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro analýzu počítačového modelu a automatického vyhodnocení poškozeného povrchu či problematického místa.
    • Návrh a implementace inteligentního algoritmu pro predikci dalšího vývoje poškozeného povrchu či problematického místa na základě historie naměřených dat.
    • Provedení experimentů a zhodnocení dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a je silně podporována. Spolupráce bude v oblasti vojenské techniky s relevantními partnery.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  14. Inteligentní inspekce a měření dutin válcového průřezu s predikcí změn stavu

    Cílem této disertační práce je návrh a implementace softwaru pro vyhodnocování naměřených dat dutin válcového průřezu. Na základě naměřených dat vytvoří aplikace počítačový model dutiny, ve kterém pak bude hledat poškozená či jinak problematická místa. Systém bude schopen na základě minulých měření predikovat vývoj tohoto místa v budoucnu, za stejných podmínek užívání zařízení obsahujícího měřenou dutinu válcového průřezu (např. hlaveň vojenských zbraní). Zařízení je k dispozici + lze osadit dalšími senzory dle požadavků. Výzkum může být rozdělen do následujících etap:

    • Prostudování teorie snímání dutin válcového průřezu (konkrétně hlavní vojenské techniky).
    • Návrh metod pro snímání a získávání dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro vygenerování počítačového modelu na základě naměřených dat.
    • Návrh a implementace algoritmu pro analýzu počítačového modelu a automatického vyhodnocení poškozeného povrchu či problematického místa.
    • Návrh a implementace inteligentního algoritmu pro predikci dalšího vývoje poškozeného povrchu či problematického místa na základě historie naměřených dat.
    • Provedení experimentů a zhodnocení dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a je silně podporována. Spolupráce bude v oblasti vojenské techniky s relevantními partnery.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  15. Měření vizuální kvality obrazu a videa

    Projekt se zabývá metrikami pro odhad vizuální kvality obrazu a videa. Cílem práce je výzkum nových metod, které by odstranily některé nedostatky existujících metrik zejména s ohledem na vlastnosti vizuálního vnímání člověka. V úvahu přicházejí např. problémy z oblasti vjemu HDR obrazu a využití přídavných informací (metadata, 3D, atd.) o testovaných scénách pomocí metod strojového učení (např. neuronových sítí).


    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  16. Metody zpracování obrazu pomocí neuronových sítí

    Projekt se zabývá pokročilými metodami zpracování a editace obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod s využitím strojového učení, zejména hlubokých konvolučních neuronových sítí. 

    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  17. Modelování taktického chování s využitím strojového učení a expertních znalostí

    Přesná simulace taktického chování člověka vyžaduje dostupnost modelu lidského rozhodovacího procesu. Náplní tezí bude výzkum škálovatelných architektur modelů chování kombinujících přístupy strojového učení a doménové expertní znalosti pro spektrum požadavků na chování v různých taktických scénářích. Důležitým aspektem návrhového procesu bude ladění a validace modelu taktického rozhodování.

    Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

  18. Moderní metody počítačového vidění

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  19. Moderní metody počítačového vidění

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  20. Neuronové reprezentace v mnohojazyčném modelování řeči

    V jádru současných metod hlubokého strojového učení leží spojité vektorové reprezentace, které si neuronové sítě samy budují během trénování. Ačkoli empiricky dosahují neuronové sítě často vynikajících výsledků, znalosti a pochopení získaných reprezentací jsou nedostatečné. Úkolem této disertační práce bude studovat neuronové reprezentace pro jednotky textu a řeči různého rozsahu (od fonémů a písmen až po proslovy a dokumenty) a reprezentace získané pro izolované úlohy i více úloh současně (multi-tasking): 

    • Systematická studie neuronových struktur pro modelování řeči a textu v multimodálních a multilingválních prostředích.
    • Výzkum hierarchií neuronových reprezentací, jejich srozumitelnosti pro lidské uživatele a trénování v realistických podmínkách neideálních a nekoherentních dat.

    Školitel: Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D.

  21. Počítačové vidění ve sledování dopravy

    • Výzkum a vývoj algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na video z dohledových kamer v dopravě.
    • Výzkum algoritmů s minimálním uživatelským vstupem.
    • Pořizování a syntéza vhodných datových sad.
    • Implementace experimentálních prototypů
    • Návrh a prototypování aplikací.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  22. Pokročilé algoritmy počítačové grafiky

    Tématem jsou algoritmy počítačové grafiky a syntézy obrazu. Hlavním cílem je zkoumat nové a moderní algoritmy počítačové grafiky, související datové struktury, související otázky získávání a zpracování 3D modelů a další aspekty algoritmů tak, aby bylo lépe rozumět jejich vlastnostem a možnostem, zlepšovat a připravovat nové. Předpokládá se práce v jazyce C, C++, C#, assembleru, případě i jiných jazycích. Bude-li zájem, je možno pracovat i na paralelních CPU jádrech x86/64, ARM, Xeon PHI, GPU apod. v OpenCL, CUDA, v FPGA ve VHDL, případně i jinak. Možné algoritmy zahrnují:

    • zobrazování pomocí vybraných grafických metod (ray tracing, photon mapping, přímé zobrazování "point cloud" apod.),
    • zpracování a zobrazování "lightfield" obrazů, jejich pořizování, případně komprese,
    • rekonstrukce 3D scény z obrazů a/nebo videa, případně fúzí s jinými senzory, jako je například LIDAR,
    • moderní algoritmy geometrie vhodné pro aplikaci v oblasti počítačové grafiky, případně i 3D tisku, 
    • nastupující algoritmy syntézy 3D obrazu, holografie, aplikace algoritmů vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing.

  23. Pokročilé metody syntézy obrazu

    Projekt se zabývá pokročilými metodami syntézy obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod pro fotorealistické (fyzikálně založené) i nefotorealistické (NPR) simulace světelné interakce ve scéně. Předpokládá se intenzivní spolupráce a stáže na špičkových institucích a firmách v oboru (Adobe, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie).

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  24. Pokročilé metody výpočetní fotografie

    Projekt se zabývá pokročilými metodami výpočetní fotografie. Cílem práce je výzkum nových metod pro výpočetní fotografii, což zahrnuje zejména softwarové řešení, které může být případně dále kombinováno s novou optikou a dalším hardware. Mezi oblasti výzkumu patří zpracování HDR obrazu a videa, převod barevného obrazu na černobílý, spektrální obraz, atd.


    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  25. Prototypování řízení provozu bezpilotních létajících systémů

    Bezpečnost veřejnosti, ochrana soukromí a životního prostředí představují nejdůležitější oblasti zájmu jednotlivých vládních agentur. Rozsáhlé společenské přijetí provozu civilních bezpilotních létajících systémů (UAS) je podmíněno prokázáním jejich souladu s národními, regionálními a mezinárodními předpisy a politikami. 

    Současný výzkum je zaměřen na určení technických, správních a legislativních výzev provozu UAS. Výzkum v rámci tezí bude zacílen na vytvoření návrhu komplexního řešení řízení bezpilotních prostředků (UTM) s využitím analýzy velkých dat. Samotný návrh UTM zohlední intarakci a integraci do stávajících a budoucích systémů řízení letového provozu.

    V rámci tezí budou pro podporu realizace výzkumu zpřístupněny zdroje předních světových organizací, například ICAO a JARUS, a také součinnost s jejich vedoucími představiteli a experty.

    Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

  26. Prototypování řízení provozu bezpilotních létajících systémů

    Bezpečnost veřejnosti, ochrana soukromí a životního prostředí představují nejdůležitější oblasti zájmu jednotlivých vládních agentur. Rozsáhlé společenské přijetí provozu civilních bezpilotních létajících systémů (UAS) je podmíněno prokázáním jejich souladu s národními, regionálními a mezinárodními předpisy a politikami. 

    Současný výzkum je zaměřen na určení technických, správních a legislativních výzev provozu UAS. Výzkum v rámci tezí bude zacílen na vytvoření návrhu komplexního řešení řízení bezpilotních prostředků (UTM) s využitím analýzy velkých dat. Samotný návrh UTM zohlední intarakci a integraci do stávajících a budoucích systémů řízení letového provozu.

    V rámci tezí budou pro podporu realizace výzkumu zpřístupněny zdroje předních světových organizací, například ICAO a JARUS, a také součinnost s jejich vedoucími představiteli a experty.

    Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

  27. Rekonstrukce poničených povrchů CD/DVD/BR/HDD pro forenzní účely

    Cílem práce je rekonstrukce poničených povrchů CD/DVD/BR/HDD, sestávající z:

    • Seznámení se všemi možnými způsoby záznamů na nosičích CD/DVD/BR/HDD.
    • Využití optického nebo elektronového mikroskopu na pracovišti ÚITS FIT VUT v Brně k nasnímání poškozených povrchů (např. rozlámané či popraskané médium), příp. na jiných pracovištích (Tescan, Thermo Fisher - FEI).
    • Návrh a implementace aplikace pro inteligentní (automatické) poskládání nasnímaných obrazů do jednoho celku.
    • Doplnění inteligentní funkce pro vyčtení obsahu nosiče po rekonstrukci, tj. rekonstrukci či záchranu dat na nosiči.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  28. Rozšířená realita na mobilních zařízeních

    Cílem práce je vyhledávat a vytvářet algoritmy, které umožní v reálném čase provozovat rozšířenou realitu na mobilních (ultramobilních) zařízeních. Jedná se především o algoritmy určení/sledování pozice mobilního zařízení v prostoru pomocí počítačového vidění a využitím vestavěných senzorů mobilního zařízení. Dále se práce zaměří na algoritmy zobrazování virtuálních prvků do reálné scény a na aplikace rozšířené reality na mobilním zařízení.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  29. Spolehlivé porovnávání 2D obličeje s projekcí 3D obličeje

    Cílem práce je vytvoření spolehlivého porovnávání 2D obličeje s projekcí 3D obličeje, konkrétně:

    • Seznámení se s prací s 3D modelem a osami otáčení.
    • Návrh a implementace algoritmu stanovení správného natočení 3D modelu hlavy dle dispozic 2D obličeje.
    • Návrh a implementace algoritmu porování 2D obličeje s projekcí 3D obličeje se stejnými parametry.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  30. Systémy pro vyhnutí se překážce pro autonomní mobilitu

    S rozvojem myšlenky autonomní mobility nabývá na významu bezpečné zabránění kolize dopravního prostředku s překážkou a také eliminovace potřeby dozorování provozu samotného zařízení člověkem. Cílem tezí je vyzkoumat integrovaný opto-radio-elektronický systém schopný upozornit na okolní provoz a odhadnout vývoj trajektorie pohybu kolizních objektů. S nárůstem popularity bezpilotních létajících systémů (UAS) se spolehlivá detekce a vyhnutí se překážce stávají nevyhnutým prvkem autonomního provozu UAS za hranicí přímé viditelnosti. 

    Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

  31. Uživatelská zkušenost a moderní uživatelská rozhraní

    • Studium a návrh pokročilých webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Validace, optimalizace a uživatelské testování webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Statistické zpracování dat získaných na lidských respondentech / uživatelích.
    • Návrh, vývoj a nasazení prakticky použitelného webového a/nebo mobilního systému / uživatelského rozhraní.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  32. Vizuální geo-lokalizace a rozšířená realita na mobilních zařízeních

    Projekt se zabývá geo-lokalizací mobilních zařízení v neznámém prostředí pomocí metod počítačového vidění a počítačové grafiky. Hlavním cílem je výzkum a návrh nových metod registrace obrazu s geo-lokalizovanou obrazovou databází nebo s 3D modelem terénu. Cílem je též implementace navržených metod na mobilních zařízeních a hledání jejich dalších aplikací např. v oblastech zpracování obrazu, výpočetní fotografie a rozšířené reality.


    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  33. Vytvoření 3D modelu hlavy z 2D fotografií různorodého původu

    Cílem práce je vytvoření 3D modelu obličeje z 2D fotografií různorodého původu, konkrétně:

    • Seznámení se s tvorbou 3D modelu z 2D fotografií.
    • Stanovení možností - velikost a rozlišení fotografie, stáří fotografie, pozice hlavy, ČB/barevná fotografie a dalších parametrů, aby bylo možné z těchto dat 3D model vytvořit.
    • Návrh a implementace algoritmu pro určení parametrů z předchozího bodu za účelem stanovení použitelnosti vstupních dat a umožnění tvorby 3D modelu.
    • Návrh a implementace algoritmu vytvoření 3D modelu z použitelných vstupních dat.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

  34. Využití technologií sémantického webu pro analýzu dokumentů

    Technologie sémantického webu umožňují reprezentaci informací a znalostí pro účely jejich dalšího sdílení např. mezi počítačovými aplikacemi. Dostupné znalostní databáze, jako např. DBPedia, obsahují velké množství dále využitelných informací a faktů. Na současném webu je však většina nových informací publikována ve formě dokumentů nejčastěji v jazyce HTML, jejichž další zpracování je problematické zejména kvůli jejich volné struktuře a absenci explicitních informací o významu jednotlivých částí obsahu. Nabízí se dva způsoby, jak tuto propast mezi klasickým a sémantickým webem překonat:

    • Využít strukturované znalosti dostupné v sémantických úložištích jako doplňující znalost umožňující zpřesnit analýzu webových dokumentů a identifikaci v nich obsažených nových informací a naopak
    • Integrovat webové dokumenty jako informační zdroj do znalostních databází.

    Pro dosažení obou těchto cílů je nutné analyzovat možnosti existujících ontologických modelů s ohledem na popis konkrétních cílových domén a možnosti mapování těchto popisů na obsah reálných webových stránek a dokumentů. Možné aplikace zahrnují mimo jiné následující:

    • Rozpoznání tématu celého dokumentu nebo jednotlivých jeho částí na základě analýzy klíčových slov a přiřazení ke konceptům v sémantické databázi.
    • Rozpoznání strukturovaných dat v dokumentech na základě jejich mapování na existující doménové modely - ontologie.
    • Doplňování a aktualizace informací v sémantických databázích z webových zdrojů.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných datech a dokumentech.

    Školitel: Burget Radek, Ing., Ph.D.

  35. Zpracování videa, obrazu, signálu

    Tématem jsou algoritmy zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat a do hloubky analyzovat příslušné algoritmy a hledat nové tak, aby měly nové potřebné vlastnosti, a  bylo možné je efektivně implementovat. Taková efektivní implementace může , ale nemusí být součástí práce, ale důležité je algoritmy připravit tak, aby šly efektivně zpracovávat například v CPU, v CPU s akcelerací SSE instrukcemi, v embedded systémech, v embedded systémech s FPGA, v Intel Xeon PHI, v systémech s extrémně nízkým příkonem, případně v jiném prostředí. Předpokládá se práce v jazyce C, C++, C#, assembleru, CUDA, OpenCl, případně VHDL či dalších jazycích. Důležité jsou též aplikační možnosti algoritmů s tím, že samotná aplikace může, ale nemusí být součástí řešení. Možné algoritmy/aplikace zahrnují:

    • rozpoznávání obsahu scény, případně dějů ve videosekvencích (například detekce dopravních situací, identifikace filmových scén, rozpoznání druhu akce, apod.),
    • klasifikace obrazu nebo videosekvencí s využitím strojového učení (AI) prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků, vyhledání objektů nebo charakteristik scén, apod.),
    • sledování objektů (tracking) ve videu moderními metodami (například TLD, particle tracking apod.),
    • současná analýza videa a signálu (například pro zjištění souběhu výskytu nějakého objektu ve videu a současně charakteristického průběhu signálu například v "surveillance" aplikacích),
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • algoritmy komprese videa a analýzy prostřednictvím frekvenční či vlnkové a transformace, nebo obdobnými postupy...

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech bezpečnostního výzkumu, H2020, SCSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing.


Struktura předmětů s uvedením ECTS kreditů (studijní plán)

Studijní plán oboru není zatím pro tento rok vygenerován.