STRAKA, M. Detekce lidské aktivity na základě senzorů mobilního zařízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.
Pan Straka využil jak datové sady slečny Henclové, tak velkého množství dalších dat, která sbíral jednak sám, jednak se zapojením řady dobrovolníků. Dále provedl podrobnou analýzu senzorových dat a oproti původní práci experimentálně vyzkoušel více různých přístupů k extrakci příznaků (časové a frekvenční charakteristiky), včetně neuronové sítě, která zpracovává „surová“ senzorová data. Celkem uvažoval 9 různých aktivit, přičemž dosažená přesnost detekce je velmi slušná. S ohledem na nadprůměrnou aktivitu, systematický přístup, vyzkoušení vícero metod, důkladné experimentální ověření, i kvalitní práci s literaturou hodnotím „na pomezí stupňů A a B“.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Práce souvisí s nástrojem JShelter, který je vyvíjen na FIT VUT. Cílem bylo vytvořit klasifikátor, který z dat senzorů mobilních zařízení odhadne činnost uživatele (sezení, chůze apod.). Téma navazuje na existující bakalářskou práci Bc. Kateřiny Henclové. | ||
| Práce s literaturou | Student využil doporučené literatury a mnoho dalších relevantních zdrojů si samostatně dohledal. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student byl při řešení velmi aktivní, na schůzky docházel a dohodnuté termíny plnil bez problémů. Oceňuji zejména systematický přístup a samostatnost při řešení. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce byla dokončena v předstihu před odevzdáním. Mé připomínky student následně zapracoval. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Pan Straka zveřejnil zdrojové kódy svého díla jako Open-source pod licencí MIT na portálu GitHub: https://github.com/majkostraka1/DP-web . Do budoucna je v plánu tvorba odborné publikace na vhodnou vědeckou konferenci se zaměřením na oblast soukromí a bezpečnosti. |
Domnívám se, že pan Straka splnil zadání a využil strojové učení k rozpoznání aktivit uživatele mobilního telefonu. Výsledky práce posouvají poznání problematiky. Některé části práce však nejsou úplně jasné (např. jaká data byla použitá pro učení a testování klasifikátorů) a přesvědčivé (testování).
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Cílem zadání je využít metody strojového učení na rozpoznání aktivit člověka, které mohly ovlivnit hodnoty měřené senzory v rámci mobilního telefonu. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | Ocenil bych podrobnější popis testů, např. v sekci 9.2 je nejasná podstata testování a počet pokusů, který se mně nezdá být dostatečný. Na str. 16 se píše o prvotních testech, které nejsou jasně specifikované. Obdobně v sekci 6.2 se čtenář dozvídá důvody, pro které mohou být zkoumané statistické veličiny zajímavé. Bohužel se však nikde čtenář nedozví, zda tyto předpoklady skutečně platí. | ||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 80 | Autor se odchýlil od obvyklé struktury obsahující návrh, implementaci a testování, aniž by k tomu byl zjevný důvod. Naopak prezentovaná struktura nutí čtenáře výrazně přemýšlet o vztazích jednotlivých kapitol. Zejména mně není jasné, proč je kapitola popisující datovou sadu rozdělená na dvě, a obdobně proč je tvorba klasifikátorů popisovaná ve dvou kapitolách. Na str. 9 jsem si všiml faktických chyb v popisu JShelteru. Obdobně není pochopitelně vysvětlený RelativeOrientationSensor na str. 12. V sekci 6.1 autor nevhodně nejdříve popisuje rysy, které uchovává v tabulce a pak je teprve vysvětluje. Lepší by bylo s názvem rysu uvést i celým popis. Text některých části (např. str. 17) využívá odrážek na místo souvislých vět. | |
| Formální úprava technické zprávy | 80 | Autor se často uchyluje k trpnému rodu na úkor srozumitelnosti. Nejsem expert na slovenštinu, ale některé obraty mně přišly chybné, případně hovorové. Práce obsahuje typografické chyby (např. chybějící a přebývající mezery, jednopísmenné předložky na konci řádku, velké prázdné místo na stránce) častěji než je obvyklé. Diagramy jsou často vysázené malým a nečitelným písmem. | |
| Práce s literaturou | 89 | Práce obsahuje důležité a relevantní zdroje. Škoda však, že autor s literaturou nepracuje rovnoměrně v celém textu, např. waveletovou transformaci a obecně převzaté vzorce by bylo vhodné odlišit od vlastního přínosu studenta. Obdobně v sekci 4.1 autor sděluje že metody klasického strojového učení jsou často vhodné pro analýzu a klasifikaci lidské aktivity, ale není jasné, zda jde o předpoklad (popisovaný v literatuře), nebo vlastní přínos studenta. | |
| Realizační výstup | 85 | Vytvořený program je členěný rozumným způsobem a řádně komentovaný. Integrační, jednotkové a obdobné testy validující vytvořený kód programu student nepřiložil. | |
| Využitelnost výsledků | Cílem práce, zdá se, bylo zvětšit množství anotovaných vzorků hodnot poskytovaných senzory mobilních zařízení a zároveň vytvoření a porovnání metod pro klasifikaci aktivity uživatele. Práce navazuje na dřívější práce a přináší (nejspíše) lepší výsledky. Škoda však, že autor nevěnoval větší úsilí testování, které nepůsobí propracovaným dojmem a není přesvědčivé. Škoda, že autor blíže nevysvětlil tabulku aktivit, na které se zaměřil (tabulka 6.1 a související text). Takto není jasné, zda dává smysl na práci navázat a věnovat se aktivitám dalším apod. |
eVSKP id 162585