KOPEC, P. Hashování obrázků pomocí komprimačního vzorkování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Úkolem práce pana Bc. Petera Kopce bylo nastudovat odborný článek dle zadání a ověřit výsledky, které článek prezentuje. Aktivitu studenta vnímám jako postupně se zvyšující, nicméně práci dokončil s časovou rezervou. Student není silný v teorii, nicméně seznámil se s řadou nových poznatků ohledně hashování obrázků. Především se mu ale dařilo v praktické části. Oceňuji samostatné řešení některých problémů, které po cestě vyvstaly. Programátorsky je práce zvládnutá dobře. Textová část na mě působí těžkopádně, kostrbatě, a zde bych viděl prostor pro zlepšení. Prezentace výsledků je však na dobré úrovni.
Cílem posuzované bakalářské práce bylo nastudovat a implementovat metody pro hashování digitálních obrazů do vlastní aplikace. Práce má 59 stran a je přehledně členěna do úvodu, pěti kapitol a závěru. Úvod je formován spíše jako abstrakt první dvě kapitoly popisují teorii kompresního snímání a hashování obrázků, následující kapitoly se věnují praktické části a vlastní implementaci, závěr shrnuje výsledky práce. Pro praktickou implementaci hashování student zvolil jazyk Phyton společně s knihovnami OpenCV a Numpy, což považuji za správné. Výsledky práce jsou v práci vhodně prezentovány různými grafy s porovnání implementovaných technik. K práci po technické stránce nemám výhrady. Po formální stránce má však práce mnoho chyb a způsob prezentace nepovažuji za zdařilý. Vyjadřování a popisování zejména v teoretické části je mnohdy matoucí, slohově je práce spíše na horší úrovni. Rovnice jsou do textu vsazeny bez jejich integrace do věty, vyjadřování vede mnohdy k horšímu pochopení problematiky, reference nejsou řazeny ani abecedně, ani dle pořadí výskytu. Práci z uvedených důvodů hodnotím známkou B/88 bodů a doporučuji ji k obhajobě.
eVSKP id 151252