Bachelor's Thesis

Aplikace pro detekci generovaných podvrhů občanských průkazů

Final Thesis 14.03 MB

Author of thesis: Martin Zůbek

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D.

Reviewer: Ing. Martin Sakin

Abstract:

This bachelor’s thesis dealt with the issue of detecting digital forgery and manipulation of Czech Republic identity cards, which represents a critical threat in the field of remote identity verification. The proposed solution uses a holistic approach based on the visual transformer architectures TruFor, MMFusion, Swin Transformer, and IML-ViT, which serve as feature extractors for subsequent classification. The algorithm designed for classification uses the transfer learning method with a custom MLP classification layer. Experiments performed on a created dataset containing 5 542 samples demonstrated the highest effectiveness when using MMFusion as a feature extractor, achieving an accuracy of 99.04 % and a recall of 99.56 %. The thesis also includes a desktop application for the Linux operating system that enables automated detection and visual localization of forged identity card images. The results confirm the high robustness of the proposed solution for practical use in the field of digital security and biometrics.

Keywords:

identity card, forgery detection, digital forgery, machine learning, deep learning, visual transformer architectures, feature extraction, image classification, transfer learning, security features of identity cards, MMFusion, IML-ViT, Swin Transformer, TruFor

Date of defence

17.06.2026

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaBznamka

Grading

B

Process of defence

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Topics for thesis defence

  1. V sekci 5.1 uvádíte, že TruFor dosáhl na validační sadě přesnosti přes 96 %, ale na testovací sadě pouze 55,98 %. To je poměrně velký rozdíl a nelze jej vysvětlit pouze tím, že nevyužíváte původní klasifikační výstup architektury. Uvažoval jste i jiné důvody?
  2. Zmiňujete, že generativní nástroje ChatGPT a Gemini začaly v průběhu tvorby datové sady „odmítat generování nebo úpravu OP". Jak jste tento problém řešil? Jaký podíl pokusů o generování byl odmítnut a jak to ovlivnilo složení výsledné datové sady?
  3. Jak by se navržené řešení chovalo při použití fotografií pořízených různými mobilními telefony nebo za zhoršených světelných podmínek?

Language of thesis

Czech

Faculty

Department

Study programme

Information Technology (BIT)

Composition of Committee

doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Petr Veigend, Ph.D. (člen)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen)

Supervisor’s report
Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D.

Cílem práce bylo věnovat se tématu, které je v současné době aktivně zkoumáno ve vědecké komunitě. Jako vedoucí hodnotím především přístup studenta, který pracoval průběžně, vyzkoušel více přístupů založených na neuronových sítích a k řešení problémů přistupoval samostatně a iniciativně. Oceňuji rovněž, že se dokázal vypořádat s omezeným množstvím dostupných dat sestavením vlastní datové sady a že systematicky porovnal několik architektur za srovnatelných podmínek. Práce měla být dokončena dříve, což se promítlo především do úrovně technické zprávy, která by zasloužila výraznější revizi. Celkově hodnotím přístup studenta známkou velmi dobře (B).

Evaluation criteria Verbal classification
Information about assignment

Cílem práce bylo vytvořit řešení pro detekci generovaných podvrhů občanských průkazů. Jedná se o poměrně širokou oblast, neboť možností manipulace je celá řada a používaných metod je nespočet. Student práci založil na veřejně dostupném state-of-the-art datasetu, který se v této problematice běžně používá. Celkově hodnotím práci jako průměrně obtížnou; dosažené výsledky splňují zadání a nevybočují pozitivním ani negativním směrem.

Work with literature

Student si literaturu a studijní materiály opatřil sám, přičemž klíčové záležitosti se mnou konzultoval. Výběr zdrojů považuji za adekvátní vzhledem k zaměření práce.

Activity during solution, consultations, communication

Student byl během řešení práce aktivní a na konzultace chodil připravený. Postupně se snažil vypořádat s většinou problémů, na které během řešení narazil, a k řešení obtíží přistupoval samostatně a iniciativně.

Activity during completion

Student byl při dokončování práce velice aktivní. Technické zprávě by nicméně prospělo dřívější dokončení a hlubší revize, která by umožnila doladit její formální i obsahovou stránku.

Publication activity, awards

Publikační činnost ani ocenění mi nejsou známy.

Points proposed by supervisor: 80

Grade proposed by supervisor: B

Reviewer’s report
Ing. Martin Sakin

Práce splňuje všechny formální body zadání. Avšak teoretické části práce mají kompilátorský charakter bez dostatečné vlastní analytické nadstavby. Návrh algoritmu je ve značné míře založen na využití již existujících architektur bez hlubší modifikace nebo inovace vlastního přístupu. Klíčová anomálie v experimentech (dramatický rozdíl TruFor validace vs. test) není dostatečně vysvětlena. I přes uvedené nedostatky práce splňuje zadání, a proto navrhuji hodnocení B.

Evaluation criteria Verbal classification Points
The difficulty of the assignment

Evaluation level: moderately difficult assignment

Zadání práce lze hodnotit jako průměrně obtížné. Student podrobně nastudoval legislativní a fyzickou problematiku občanských průkazů a přehled metod digitální falzifikace. Následně integroval a otestoval čtyři transformerové architektury.

Presentation level of the technical report

Práce má logickou a přehlednou strukturu. Kapitoly na sebe navazují a čtenář je systematicky veden od fyzické problematiky přes digitální falzifikaci k vlastnímu řešení a experimentům. Práce však trpí značnou stylistickou rozvláčností a opakováním některých formulací. Text místy působí spíše jako kompilace literatury než technická zpráva. V kapitole 3.2 je spousta matematických vzorců, ale neporozuměl jsem, zda jsou potřebné, nebo využity v implementaci. V textu práce mohl být přidán i ukázkový obrázek výsledné grafické aplikace.

75
Formal preparation of a technical report

V textu se sporadicky vyskytují neobratné formulace a redundantní konstrukce, zejména v úvodních větách podsekcí, kde student opakovaně sumarizuje, co právě bylo řečeno a co teprve bude řečeno. V ostatních případech je typografická úprava práce v pořádku.

80
Realisation output

Praktická část představuje funkční řešení využívající moderní modely hlubokého učení pro detekci digitálních podvrhů občanských průkazů. V sekci 5.1 je zarážející, že extraktor TruFor dosahuje na validační sadě přibližně 97 % přesnosti, ale na testovací sadě pouze okolo 56 %. Student tento nepoměr registruje, ale vysvětluje jen povrchně jednou větou.

81
Usability of results

Práce přesahuje kompilační charakter, student sestavil vlastní datovou sadu kombinující pět různých zdrojů, integroval čtyři frameworky a provedl systematické srovnávací experimenty přinášející empirické poznatky. Praktická využitelnost výsledků je však omezena dvěma faktory: nedostatečným ověřením generalizace (pouhých 13 reálných vzorků) a absencí evaluace na neznámých typech útoků.

The extent to which the requirements of the assignment have been met

Evaluation level: assignment fulfilled

Všechny body zadání byly splněny.

Extent of the technical report

Evaluation level: is within the usual extent

Rozsah práce je okolo 75 normostran, tedy splňuje obvyklé rozmezí. Z hlediska informační hustoty je teoretická část místy příliš popisná a referativní. V kapitole 2 se některé informace opakují, informace ze začátku kapitoly jsou v druhé části referovány, zopakovány a doplněny dalšími skutečnostmi.

Work with literature

Seznam literatury obsahuje 33 relevantních a aktuálních zdrojů, zahrnuje jak konferenční příspěvky, tak oborové časopisy.

85
Topics for thesis defence:
  1. Zmiňujete, že generativní nástroje ChatGPT a Gemini začaly v průběhu tvorby datové sady „odmítat generování nebo úpravu OP". Jak jste tento problém řešil? Jaký podíl pokusů o generování byl odmítnut a jak to ovlivnilo složení výsledné datové sady?
  2. V sekci 5.1 uvádíte, že TruFor dosáhl na validační sadě přesnosti přes 96 %, ale na testovací sadě pouze 55,98 %. To je poměrně velký rozdíl a nelze jej vysvětlit pouze tím, že nevyužíváte původní klasifikační výstup architektury. Uvažoval jste i jiné důvody?
  3. Jak by se navržené řešení chovalo při použití fotografií pořízených různými mobilními telefony nebo za zhoršených světelných podmínek?
Points proposed by reviewer: 80

Grade proposed by reviewer: B

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová