ŽÁKOVIC, M. Identifikace osob pomocí obrazu duhovky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Pán Žákovic sa zorientoval v problematike identifikácie osôb pomocou dúhovky a preskúmané metódy aplikoval v experimentoch. V jednotlivých experimentoch predviedol porovnania rôznych metód tréningu neurónových sietí pre rozpoznávanie osôb a overil vplyv predspracovania snímok dúhovky na presnosť identifikácie. Finálny systém otestoval na získaných dátových sadách. Výsledkom jeho vlastnej práce bolo viacero modelov neurónových sietí určených pre identifikáciu osôb pomocou dúhovky. Dosiahnuté výsledky mohli byť v práci do lepšej miery spracované.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Jedná sa o obtiažnejšie zadanie, ktorého úlohou bolo oboznámenie študenta s modernými metódami strojového učenia a ich využitím v systémoch identifikácie osôb pomocou dúhovky. Študent sa oboznámil s týmito metódami, navrhol identifikačný systém, a následne overil funkčnosť v troch zdokumentovaných experimentoch. Z tohto pohľadu považujem zadanie za splnené. | ||
| Práce s literaturou | Boli citované aktuálne literárne zdroje. Študent využíval hlavne zdroje, ktoré som mu poskytol, pri práci s nimi však chýba väčší prienik do hĺbky a popisu funkčnosti state-of-the-art metód. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Študent komunikoval v letnom semestri takmer každý týždeň a pri každej konzultácii ukázal pokrok, ktorý dosiahol. V zimnom semestri bola jeho práca menej výrazná, aj keď počas letného semestra značnú časť chýbajúcich výsledkov dobehol. | ||
| Aktivita při dokončování | Finálna forma práce a jej obsah bol vopred konzultovaný. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Nie je známa. |
Student řešil standardní a dobře definovanou úlohu strojového učení. Správně použil vhodné postupy, ale jeho práce je spíš základní a nepřináší v dané oblasti zajímavé prvky a poznatky. Kvalita vytvořených programových nástrojů je nízká a experimenty nepůsobí úplně věrohodně kvůli neúplnému vysvětlení nastavování hyperparametrů a celkovému postupu testování. Student vůbec nepoužil augmentaci dat.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Jedná se o standardní a dobře definovanou úlohu, pro kterou jsou dostupné datové sady, jsou definované způsoby vyhodnocení a existují baseline řešení. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 70 | Práce je pochopitelná a její struktura je logická. Dle mého názoru by ale text měl klást důraz na trochu jiné oblasti. Úvod textu by měl být zaměřen více na identifikaci podle duhovky. Úplně chybí přehled současných metod a výsledků identifikace duhovky a naopak není potřeba vysvětlovat, co je to například konvoluční síť a konvoluční vrstva. Také mi připadá nepotřebné popisovat základní architektury konvolučních sítí bez jasného využití dále v textu. U experimentů pak není přesně uvedeno, jakým postupem byly nastaveny hyperparametry, případně nejsou jejich hodnoty uvedeny vůbec. Text někdy špatně rozlišuje obecné pojmy od konkrétních - používá "constrastive loss" a "triplet loss" čistě pro konkrétní chybové funkce, přitom se jedná o široké rodiny chybových funkcí. | |
| Formální úprava technické zprávy | 75 | Po jazyková stránce je práce bez problémů. Typograficky je práce také relativně v pořádků. Nedostatky jsou: Většina obrázků je převzatých, rastrových a některé jsou v nízké kvalitě. Obrázky jsou umístěné na stránce nahodile a ne nahoře. Některé nadpisy by spíš mohly být pojmenované odstavce. Při sazbě symbolů z rovnic v textu někdy zmizelo formátování - např. DW, GW na str. 13. Za rovnicemi chybí interpunkce (ale je pěkné, že jsou součástí vět). Zvláštní tabulka/netabulka na str. 23. | |
| Práce s literaturou | 68 | Práce se celkově odkazuje na 52 zdrojů, které jsou většinou kvalitní. Z toho se 8 věnuje identifikaci podle duhovky a 3 datovým sadam. V textu úplně chybí přehled současných metod pro identifikaci podle duhovky a celkově bych ocenil větší zaměření použitých zdrojů přímo na téma práce, případně obecně na identifikaci a metric learning. V kapitolce 2.1 chybí zdroje. | |
| Realizační výstup | 65 | Student odevzdal jediný python notebook, který není připravený na jednoduché zopakování experimentů. Toto rozhodně nepovažuji za vhodné. Student sice jako baseline používá jeden existující software ale chybí porovnání se state-of-the-art. | |
| Využitelnost výsledků | Student provedl několik experimentů, ale nejsem si jistý, jak jsou jejich výsledky důvěryhodné. Vytvořený software je špatné kvality a dál moc využitelný není. |
eVSKP id 148690