HOMOLA, T. Detekce prezentačních útoků pomocí podvrhů obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Student byl během řešení práce aktivní, vybral si několik způsobů detekce podvrhů, které implementoval, provedl experimenty a vyhodnotil je. Ačkoliv jeho řešení není založeno na moderních neuronových sítích, je stále relevantní a dostačující pro bakalářskou práci. Celková spolupráce s studentem byla velmi dobrá, proto hodnotím jeho přístup stupněm výborně (A) .
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Cílem práce bylo vytvořit řešení pro detekci fyzických podvrhů obličeje a provést experimenty zaměřené na zhodnocení silných stránek tohoto řešení a zjištění, u kterých podvrhů má algoritmus problém s jejich detekcí. Obtížnost zadání práce hodnotím jako průměrnou. Práci považuji za splněnou. Implementované řešení vycházelo z odborného článku. | ||
| Práce s literaturou | Student si opatřil literaturu svépomocí. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Aktivitu studenta během řešení práce hodnotím jako dobrou, přičemž se mnou průběžně diskutoval dosažený pokrok a přicházel s novými nápady, jak problematiku řešit. Na konzultace chodil včas a připravený. | ||
| Aktivita při dokončování | Student měl práci hotovou v předstihu a s obsahem práce mě seznámil. Do technické zprávy zapracoval většinu mých připomínek. | ||
| Publikační činnost, ocenění |
Textová část bakalářské práce je celkově na velmi dobré úrovni. Obsahuje formální nedostatky v podobě chybějícího číslování vzorců a kvalita rastrových obrázků je místy nižší, což mnohdy znesnadňuje čitelnost textů. Realizační výstup přináší vše, co zadání vyžaduje s tím, že důraz je kladen především na experimentální výsledky různých postupů k detekci podvrhů obličejů. Celkově hodnotím práci jako velmi dobrou, tedy stupněm B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | |||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 85 | Text je dobře strukturovaný, kapitoly na sebe navazují a jejich obsah je pochopitelný pro čtenáře. V teoretické část text seznamuje s metodami rozpoznávání osob, následuje popis návrhu řešení a implementace, a dále pak výsledky experimentů. Některé rastrové obrázky obsahují text, který je špatně čitelný (např., 4.1, 4.2, a další). | |
| Formální úprava technické zprávy | 75 | Práce je psána slovensky a gramatickou stránku nejsem schopen posoudit, ale i přesto mám dojem, že některé výrazy (především anglikanismy) by bylo možné přeložit do slovenštiny (např. margin). Po formální stránce práci vytýkám především chybějící číslování vzorců. | |
| Práce s literaturou | 90 | Literárních zdrojů je uvedeno celkem 56 s tím, že všechny jsou citované. Zastoupeny jsou knihy, články časopisecké, konferenční články, ale i různé online zdroje. Výčet je více než dostatečný pro bakalářskou práci. | |
| Realizační výstup | 90 | Realizační výstup není příliš rozsáhlý. Jde o několik skriptů v Pythonu, které mají za úkol vyzkoušet vybrané přístupy detekce podvrhů obličejů. Nižší rozsah kódu lze u tohoto typu práce akceptovat, neboť cílem bylo především provést různé experimenty, což bylo splněno. Hlavním výstupem jsou naučené neuronové sítě a výsledky detekce podvrhů obličeje v různých podmínkách (vše shrnuto v kapitole 5). Převzaté soubory a vlastní tvorba jsou řádně odděleny, základní dokumentace je k dispozici. | |
| Využitelnost výsledků | Práce přináší experimentální výsledky využití různých postupů k detekci podvrhů obličejů. Může sloužit jako východisko pro vývoj řešení zabezpečení na bázi rozpoznání obličeje s ochranou proti podvrhům. |
eVSKP id 156897