VRÁNOVÁ, M. Rozpoznávání výrazu tváře [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Studentka Markéta Vránová se ve své diplomové práci zabývala rozpoznáním výrazu tváře. V úvodní části práce je provedena rozsáhlá rešerše metod pro detekci obličeje v obraze, které jsou předpokladem pro správné vyhodnocení výrazu tváře. Dále jsou popsány metody pro rozpoznání výrazu tváře. Oceňuji rozsah této rešerše, která čerpá z více než 60 převážně kvalitních zdrojů. Pro praktickou implementaci byla vybrána metoda detekce obličeje založená na segmentaci na základě barvy kůže, která byla doplněna detekcí hlavních obličejových prvků (oči, nos a ústa). Pro rozpoznání výrazu tváře byla na základě rešerše zvolena metoda založená na filtraci vstupních obrazů bankou filtrů a následnou klasifikaci dopřednou neuronovou sítí. Trénování této metody bylo provedeno na AR obličejové databázi. Zvolená metoda byla testována pro různé topografie neuronové sítě a tři různé banky použitých filtrů. Pro testování byly použity nezpracované obrazy ze stejné databáze a uživatelské snímky snímané na UBMI. Výsledky na nezpracovaných obrazech z AR databáze jsou vyhovující, u uživatelských snímků na kterých nebyl klasifikátor trénován jsou výsledky horší. Diskuze výsledků je provedena správně. Zadání práce bylo splněno v celém rozsahu. Kladně hodnotím aktivitu studentky, která pravidelně navštěvovala konzultace a diskutovala průběh řešení práce. Dále kladně hodnotím implementaci celého procesu rozpoznávání výrazu tváře bez používání implementovaných funkcí z Matlabu pro detekci obličeje. Po formální stránce nemám větších výhrad. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou velmi dobře (B – 88 bodů).
Předložená diplomová práce se zabývá problematikou detekce obličeje a rozpoznáváním výrazu tváře v obrazových datech. Studentka se v první části rozsáhle věnuje rešerši a popisu používaných metod. Z textu je zřejmé, že se v dané problematice dobře orientuje. V další části studentka popisuje navržené řešení detekce obličeje. Ocenil bych, kdyby byl text doplněn obrazovými výstupy, které by dokumentovaly jednotlivé kroky zpracování. Výtku mám ke způsobu popisu navrženého řešení detekce obličeje, kdy studentka zmiňuje použité funkce prostředí MATLAB, místo aby byly zmíněny a popsány konkrétní metody a přístupy, které se za jednotlivými funkcemi skrývají. Text tak kombinuje metodologickou část se samotnou programovou implementací, což nepůsobí dobře. V závěrečné fázi studentka navrhla klasifikátor založený na neuronových sítích pro účely rozpoznávání výrazů tváře a provedla testování na dvou databázích. V této části bych ocenil rozšíření testování a diskuzi s ohledem na výběr či kombinaci příznaků zahrnutých do trénování klasifikátoru. Celkově je však práce po odborné stránce na dobré úrovni. Po formální stránce je práce rovněž na dobré úrovni. Text práce je srozumitelný. Práce však obsahuje drobný počet překlepů a pravopisných chyb. Na závěr konstatuji, že zadání práce považuji za splněné. Diplomantka prokázala schopnost nastudovat si danou problematiku a získané znalosti prakticky uplatnit při vytvoření požadovaného inženýrského díla. Hodnocení: B/80 b.
eVSKP id 93569