Blar i NTNU Open på forfatter "Yayilgan, Sule Yildirim"
-
Adaptation of Deep Learning based large object detection models to Tiny Object Detection
Bhandari, Alen (Master thesis, 2022)Despite achieving spectacular progress in deep learning (DL) for computer vision (CV) tasks such as object detection, DL models have yet not been able to show their performance when it comes to real-world usability, ... -
Additional measures when transferring healthcare data to third countries
Hoff, Kristian; Jensen, Eirik (Master thesis, 2023)Dataoverføring i helsesektoren er en utfordring både innenfor og utenfor landegrensene på grunn av flere ulike helsesystemer. Helsedata deles ofte manuelt eller med metoder med lav sikkerhet, noe som øker risikoen for at ... -
Additional measures when transferring healthcare data to third countries
Hoff, Kristian; Jensen, Eirik (Master thesis, 2023)Dataoverføring i helsesektoren er en utfordring både innenfor og utenfor landegrensene på grunn av flere ulike helsesystemer. Helsedata deles ofte manuelt eller med metoder med lav sikkerhet, noe som øker risikoen for at ... -
An Applied Approach to Machine Learning for Hate Speech Management on Social Media Platforms
Aarrestad, Andreas; Shanmugam, Santhosh (Master thesis, 2023)Fremveksten av hatytringer på sosiale medier har ført til et økende behov for effektive automatiske systemer som kan identifisere og fatte tiltak mot hatefullt innhold. Selv om det er gjort betydelige fremskritt innen ... -
An Applied Approach to Machine Learning for Hate Speech Management on Social Media Platforms
Aarrestad, Andreas; Shanmugam, Santhosh (Master thesis, 2023)Fremveksten av hatytringer på sosiale medier har ført til et økende behov for effektive automatiske systemer som kan identifisere og fatte tiltak mot hatefullt innhold. Selv om det er gjort betydelige fremskritt innen ... -
Computational Techniques for Pathology Detection and Quality Enhancement with emphasis on Colonic Capsule Endoscopy
Mohammed, Ahmed Kedir (Doctoral theses at NTNU;2019:351, Doctoral thesis, 2019) -
Deep learning in health systems: An analysis of adversarial attacks on convolutional neural networks
Orvedal, Vegard Andreas (Master thesis, 2022)Det siste tiårets utvikling av kovolusjonelle nevrale nettverk has revolusjonert bildegjenkjenningsfagfeltet innen kunstig intelligens. Innen helse har nye dype nevrale nettverk blitt vist å gjenkjenne diagnoser bedre enn ... -
Group Identification at Border Crossing Points
Yayilgan, Sule Yildirim; Hovstø, Asbjørn; Alaya Cheikh, Faouzi; Amodei, Anthony; Iori, Marc; Zaharia, Sandel; Ioannidis, Dimos; Thorvaldsen, Øystein Espelid (Chapter; Peer reviewed, 2011)Increasing Passenger flow at Border Crossing Points is an important issue at today’s border crossing points (BCPs) of land, sea and airport. Group Access Control and utilizing biometrics information will help increase ... -
Integrating Privacy by Design principles into Software Development
Nguyen, Dominic Huong Duy (Master thesis, 2022)By integrating the 7 foundational principles of Privacy by Design (PbD) into the Software Development Life-cycle (SDLC), organizations can both reduce privacy risks and be compliant with the GDPR in the context of developing ... -
Personal Data Processing and Privacy in the Norwegian Power Grid
Mork, Bendik Wermundsen (Master thesis, 2021)Det norske strømnettet utvikler seg i retningen av et smart strømnett (smart grid) gjennom introduksjonen av smarte strømmålere og andre smarte digitale enheter. Mer enn 97% av norske hjem har fått installert smarte ... -
Phishing and Social Engineering Attack Detection by Applying Intention Detection Methods
Baardsen, Aksel (Master thesis, 2022)Nå til dags brukes e-post og SMS daglig av nesten alle i verden. En trussel som følger denne trenden er phishing. Phishing og manipulasjonsangrep er blant de vanligste formene for nettangrep som oppleves nå til dags, siden ... -
Shining Light on the Black Box: Detection System for Adversarial Attacks on Skin Lesion Classifiers
Flaate, Fridtjof Storm (Master thesis, 2023)Denne masteroppgaven tar sikte på å adressere cybersikkerhetsutfordringene knyttet til implementeringen av dype nevrale nettverk i tidlig påvisning av føflekker og hudlesjoner. Dype nevrale nettverk er en innovativ løsning ... -
Use of Association Rule Mining to Identify Trigger Foods in Irritable Bowel Syndrome
Hatlebrekke, Thomas Akselberg (Master thesis, 2019)Oppgaven tar i bruk maskinlæring på kostholds- og symptomregistreringer som er samlet inn fra seks IBS-pasienter i en periode på 12 til 16 dager. Apriori-algoritmen er brukt til å finne assosiasjonsregler som identifiserer ...