DORAZIL, J. Detekce změn v digitálních obrazech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Student řešil zadané téma zodpovědně a samostatně, k postupu i přístupu k řešení nemám obecné výhrady. Při řešení diplomové práce pracoval systematicky a cílevědomě s poměrně složitými algoritmy. Také odevzdaná teoretická část práce je poměrně kvalitní a přes drobné chyby svědčí o osvojení si základních principů inženýrské práce. Vzhledem k tomu, že student v rámci své diplomové práce podle zadání nastudoval potřebné teoretické základy a vytvořil funkční aplikaci, navrhuji hodnotit výsledky jako výborné 98 body.
Samotný text práce je přehledně a logicky členěn. Student popisuje metody a kroky, které nutně předchází samotné detekci, jako je registrace na základě klíčových bodů, hledání homografie mezi snímky, atd. Elegantně je řešen praktický problém vzniku paralaxy při pořizování snímků pohyblivou kamerou a to minimalizací chyby způsobené paralaxou indikováním „úhlu pohledu“, který je nepřímo extrahován z nalezené matice homografie. Stěžejním v rámci teoretické části mělo být nastudování principů metod pro detekci změn v digitálních obrazech, získání jejich přehledu a zvolení nejvhodnější varianty pro implementaci. Ve výčtu studentem zmíněných metod, které pracují s intenzitním obrazem, by bylo vhodné uvést i zástupce metod pro modelování pozadí pracující s RGB obrazem jako je např. metoda Mixture of Gaussians aj. a celkově současný přehled rozšířit. Formálně i odborně je práce na dobré úrovni, přestože text obsahuje malé množství překlepů (str. 22), určité výrazy používané v rovnicích nejsou dostatečně popsány a vysvětleny, viz rovnice 1.2, 1.13, 1.21, 1.22, rovnice v odstavci Homografie a paralaxa (str. 17), některé křížové odkazy nefungují, viz 1.36 (str. 35). Student si vybral a na menších databázích otestoval dvě metody detekující změny v obraze ze dvou intenzitních snímků, přestože robustnost metod nebyla jednoznačně prověřena pro větší množství různých scénářů. Přesnost navržených metod je hodnocena podle f-measure metriky přes všechny páry snímků dané databáze, tedy bez dalšího statistického vyhodnocení (obr. 3.2, str. 48). Softwarová implementace metod je přehledná, využívající postupy objektového programování. Práci navrhuji hodnotit stupněm B (88 b.).
eVSKP id 101960