Detail projektu

Nástroje forenzní expertizy ručně psaného písma

Období řešení: 01.01.2022 — 31.12.2025

Zdroje financování

Ministerstvo vnitra ČR - Strategická podpora rozvoje bezpečnostního výzkumu ČR 2019–2025 (IMPAKT 1) PODPROGRAMU 1 SPOLEČNÉ VÝZKUMNÉ PROJEKTY (BV IMP1/2VS)

- plně financující (2021-12-06 - nezadáno)

O projektu

Kriminalistická expertiza ručně psaného písma je vědní obor, který je jedním z předních identifikační forenzních technik pro získávání důkazního materiálu. Přestože se vyskytuje méně ručně psaných písemností, důležitost podpisů s rozvojem ekonomických vztahů a smluvní autonomie narůstá. V oblasti znaleckého hodnocení se otevírá prostor pro významnou inovaci oboru vyvinutím sw nástrojů pro hodnocení ručního písma, založených na kombinaci umělé inteligence, počítačového vidění a matematické statistiky. Jedná se o problém celosvětového významu, kde objem finančních ztrát vinou podvodů je celosvětově odhadován na více než $20 miliard. Díky specifikům českého prostředí nelze ojediněle využívané zahraničí nástroje pro analýzu písma použít.

Klíčová slova
umělá inteligence;písmoznalectví;zpracování obrazu

Označení

VJ02010019

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Burget Radim, doc. Ing., Ph.D. - hlavní řešitel
Mezina Anzhelika, Ing. - spoluřešitel
Myška Vojtěch - spoluřešitel

Útvary

Ústav telekomunikací
- příjemce (21.04.2021 - nezadáno)

Výsledky

AGGARWAL, V.; SAHU, G.; DUTTA, M.; JONÁK, M.; BURGET, R. Multi-scale Attention Network for Early Detection of Alzheimer’s Disease from MRI images. In 2023 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent, Belgium: IEEE, 2023. p. 50-55. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

N. Sengar; R. C. Joshi; M. K. Dutta; R. Burget. EyeDeep-Net: A Multi-Class Diagnosis of Retinal Diseases using Deep Neural Network. Neural Computing and Applications, 2023, vol. 35, no. 3, p. 10551-10571. ISSN: 1433-3058.
Detail

OMETOV, A.; MEZINA, A.; NURMI, J. On Applicability of Imagery-Based CNN to Computational Offloading Location Selection. IEEE Access, 2022, vol. 11, no. 1, p. 2433-2444. ISSN: 2169-3536.
Detail

VERMA, V.; KARNATI, M.; DUTTA, M.K.; MYŠKA, V.; MEZINA, A. Attention-based VGG-Residual-Inception Module for EEG-Based Depression Detection. In 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent: 2023. p. 33-37. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

BURGET, R.; JEŽEK, Š.; JONÁK, M.; MYŠKA, V.; MEZINA, A.; LUŇÁKOVÁ, M.: SACHRTool; Software pro rozpoznání a analýzu ručního kurzívního písma. https://www.utko.fekt.vut.cz/software-pro-rozpoznani-analyzu-rucniho-kurzivniho-pisma. URL: https://www.utko.fekt.vut.cz/software-pro-rozpoznani-analyzu-rucniho-kurzivniho-pisma. (software)
Detail

BURGET, R.; JEŽEK, Š.; JONÁK, M.; MYŠKA, V.; MEZINA, A.; LUŇÁKOVÁ, M.: AI4inkousts; Software pro kategorizaci VIS spekter inkoustů. Online: https://peninklibrary.com/ Záloha: v kanceláři T12/SD 5.74 (Technická 12, Brno 61600). URL: https://peninklibrary.com/. (software)
Detail

Odpovědnost: Burget Radim, doc. Ing., Ph.D.