Posudky závěrečné kvalifikační práce

Student součástí řešení porovnal několik možností pro detekci kvality snímků, a přišel s vlastními kriteriemi. Vytvořil aplikaci testující jednotlivé datasety a hodnotí jejich kvalitu podle právě vytvořených kriterií. Student dále plnil všechny stanovené termíny a práci řádně konzultoval, proto jsem se práci rozhold hodnotit za B (velmi dobře).

Dílčí hodnocení
Kritérium	Známka	Body	Slovní hodnocení
Informace k zadání			Bakalářskou práci hodnotím jako středně obtížnou, přičemž náročnost spočívala zejména v nutnosti porozumět problematice hodnocení kvality v případě snímků krevního řečiště prstu a implementaci několika metod pro její posouzení.
Práce s literaturou			Student využil doporučenou literaturu a současně aktivně vyhledával další relevantní technické zdroje. Při studiu dostupných materiálů identifikoval několik typů možných řešení, které následně analyzoval a zohlednil při návrhu vlastního přístupu.
Aktivita během řešení, konzultace, komunikace			Student byl během řešení bakalářské práce aktivní. Dodržoval stanovené termíny a na konzultace docházel vždy dobře připraven. V průběhu celého akademického roku pravidelně zasílal upravené verze textu bakalářské práce, čímž umožnil průběžné sledování pokroku a poskytování zpětné vazby.
Aktivita při dokončování			Student práci dokončil v dohodnutém předstihu před termínem odevzdání, což umožnilo její důkladné prostudování a následnou konzultaci definitivního obsahu. Na základě poskytnutých připomínek student provedl odpovídající úpravy.
Publikační činnost, ocenění

Posudek oponenta

Goldmann, Tomáš

Celkově se jedná o průměrně zpracovanou bakalářskou práci, která vykazuje několik nedostatků. V teoretické části by bylo vhodné uvést i novější metody pro určování kvality snímků žil prstu a jejich extrakci. Realizační část považuji za splněnou, avšak s výhradami uvedenými výše. Pro experimentální část by bylo vhodnější, kdyby si student pro část datasetu vytvořil referenční vzory, vůči nimž by bylo možné nastavovat parametry a hodnotit celkovou výkonnost algoritmů. Tento krok by významně přispěl k lepšímu vyhodnocení navrženého řešení. Celkově navrhuji hodnocení uspokojivě (D) .

Dílčí hodnocení
Kritérium	Body	Slovní hodnocení
Náročnost zadání		Práce se zabývá dvěma úkoly souvisejícími s biometrickým rozpoznáváním osob na základě krevního řečiště prstu, a to hodnocením kvality snímku a návrhem algoritmu pro extrakci krevního řečiště. Zadání je možné řešit buď komplexním způsobem prostřednictvím vlastního inovativního přístupu, nebo kombinací již existujících metod s případnými úpravami.
Rozsah splnění požadavků zadání		Zadání práce lze fakticky považovat za splněné, nicméně mám výhrady k algoritmu pro extrakci žil. V bodech 3 a 4 zadání je uvedeno: „Navrhněte algoritmus pro určení kvality snímku a detekci krevního řečiště prstu“ a „Implementujte navržené řešení z předchozích bodů zadání.“ Řešení pro určování kvality bylo navrženo i implementováno. V případě extrakce krevního řečiště student použil dva zastaralé algoritmy ( Maximum Curvature, Repeated Line Tracking ), které pouze implementoval. Nutno podotknout, že implementace Maximum Curvature pro Python již existuje (framework bob.bio.vein), stejně tak i Repeated Line Tracking . Reimplementace tak ztrácí jakýkoliv praktický význam. Navíc tyto algoritmy student nijak neintegroval do vlastního robustnějšího řešení, ale pouze je aplikoval na existující datasety. Nicméně vzhledem k tomu, že tyto body zadání představují dva samostatné úkoly a jeden z nich student řešil vlastním přístupem, považuji zadání za splněné, ovšem s vážnějšími výhradami.
Rozsah technické zprávy		Rozsahem je text v obvyklém rozmezí, přičemž uvedený text je relevantní tématu práce.
Prezentační úroveň technické zprávy	65	Práce je členěna do šesti kapitol, které na sebe plynule navazují a jejichž rozsah je vyvážený. Obsahově však v práci chybí podrobnější popis současného stavu v oblasti extrakce krevního řečiště prstu a hodnocení kvality snímků v této doméně. Tato část by mohla být rozpracována s důrazem na aktuální přístupy a poznatky. Z hlediska prezentační úrovně mám výtku k interním odkazům v textu, které často neuvádějí, na co konkrétně se odkazují (např. „radonovy transformace (viz 4.3.2)“). Takových případů je v práci poměrně mnoho a snižují přehlednost textu. Dále student používá pojem Region of Interest ještě před tím, než jej vysvětlí, což může být pro čtenáře matoucí. V práci se rovněž vyskytují nepřesné či zavádějící názvy podkapitol, např. 4.4 Obnova obrazu nebo 3.2 Detekce kvality . Každý vzorec by měl mít přesně popsané použité proměnné, což student nedodržel, například u vzorce pro Gaborův filtr, kde není vysvětlen význam proměnných Gx a Gy. Mezi menší nedostatky pak patří i vizuální zarovnání vzorců, které působí neesteticky a narušuje celkový dojem z práce.
Formální úprava technické zprávy	76	Z hlediska jazykové stránky se v práci nevyskytuje zásadní množství gramatických chyb. Po formální stránce však práce obsahuje několik typografických nedostatků. Mezi ně patří například občasné použití desetinné tečky namísto čárky, nesprávné používání znaku „x“ místo matematického symbolu pro násobení a v některých případech nevhodně vytvořený výčtový seznam. Za drobný nedostatek lze považovat také to, že popisky tabulek jsou uváděny pod tabulkami namísto nad nimi, jak je obvyklé.
Práce s literaturou	85	Práce obsahuje celkem 54 bibliografických zdrojů, mezi nimiž jsou zastoupeny knižní publikace, online materiály i odkazy na odborné články. Výběr literatury považuji za relevantní, nicméně by bylo vhodné více pracovat se state-of-the-art zdroji, zejména v oblastech týkajících se hodnocení kvality snímků a extrakce krevního řečiště.
Realizační výstup	67	Aplikační výstup je implementován v programovacím jazyce Python a kód je přehledně okomentován. Kromě samotné aplikace spočívá těžiště práce také v provedených experimentech. Hodnocení extrahovaného vzoru krevního řečiště je obecně obtížné, protože dostupné datasety neobsahují referenční ground truth . Student prováděl subjektivní hodnocení, což je u bakalářské práce do jisté míry akceptovatelné, nicméně tuto skutečnost měl v textu lépe reflektovat a podrobněji rozebrat. Totéž platí i pro volbu parametrů algoritmů, která nebyla dostatečně odůvodněna. Vhodné by bylo, kdyby si student pro část datasetu vytvořil vlastní referenční vzory, které by mu umožnily lépe ladit parametry a objektivněji hodnotit výkonnost jednotlivých metod.
Využitelnost výsledků		Z pohledu extrakce krevního řečiště prstu nepřináší téma žádné nové poznatky. Navržený přístup k hodnocení kvality by však mohl najít další uplatnění.

Posudky

Posudek vedoucího

Rydlo, Štěpán

Posudek oponenta

Goldmann, Tomáš

Otázky