MYŠKA, M. Rekonstrukce 3D modelu ze dvou snímků jedné scény [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Teoretická část: • Označení proměnných není podle normy • Za ten rok se text práce příliš nezměnila a student mohl alespoň překreslit některé obrázky. Všechny z teoretické části jsou převzaty. • V úvodu není popsáno vše důležité (např. metody nalezení významných bodu metodou SURF zde chybí) • V texu je často použita první osoba množného čísla (např. budeme) • Práce s literaturou je slabší, často přehnané použiti výskytu odkazu na literaturu. • Chybí popis nebo alespoň odkaz na singulární rozklad matic SVD • Matice I by měla mít v textu označeny rozměry • V kapitolách o projekčních maticích jednotlivé rovnice nejsou vhodně formátovány s textem • Práce obsahuje překlepy v textu a místy i špatné skloňování. Poměrně často věty ztrácí smysl překladem z původních anglických textů do českého jazyka. • Na str. 26 je popis, že výkon LoG je srovnatelný s DoG? Co je myšleno slovem "výkon" v této souvislosti? • V převzatém snímku 1.10 b) není popsáno v textu, co je myšleno pod pojmem odstranění zkreslení. • Str. 31 - přepsaný popis z dokumentace OpenCV není přesný. Nejspíše z důvodu převodu z anglického textu. Uvítal bych i popis samotného algoritmu, který zde chybí. Praktická část: • V praktické části postrádám popis omezení algoritmů, tedy kdy mohou metody pracovat úspěšně a za jakých okolností mohou selhat? • Podle jakého vztahu pracuje práh Hessianu v SURF? • Student pro výpočet deskriptorů používá algoritmus FLANN, o kterém píše, že by "mělo jít o velmi rychlou metodu". Chybí mi však alespoň stručný popis, jak tato metoda pracuje nebo reference. • Praktická část vypadá spíše jako popis dokumentace k OpenCV funkcím. Zde mohl student vše zestručnit a napsat pouze co používá za metody z teoretické části. Shrnutí: Student měl za úkol nastudovat problematiku hledání korespondencí mezi významnými body ve dvou obrazech jedné scény a na základě triangulace těchto bodů vypočítat a zobrazit mračno 3D bodů. Nalezení počátečních korespondencí bylo realizováno porovnáním deskriptorů, vypočtených metodou SURF. Jejich upřesnění proběhlo pomocí výpočtu fundamentální matice s robustním RANSAC algoritmem. Na tomto základě student vypočítal rektifikační homografie pro oba snímky, které jsou potřebné pro hledání korespondencí pomocí stereo korespondenčních algoritmů. Byla zvolena jednoduchá Block Matching metoda. Výstup takovýchto algoritmů produkuje mnohem větší množství korespondencí a detailnější mračno bodů. Obhajobu bakalářské práce student opakoval z minulého roku a tehdy začal pravidelně konzultovat až ve zkouškovém období. Tento rok to bylo obdobné (začátek května). Text práce jsem viděl až po odevzdání a marně jsem se domníval, že se po roce změnil k lepšímu. Poslední dotazy studenta byly zaměřeny na metody filtrace disparitních map a mračna bodů. Informace, které mu byly předány, v práci použity nejsou. V práci dále postrádám seznam omezení algoritmů, tedy kdy mohou metody pracovat úspěšně a v jakých případech mohou selhat Od minulého roku student přepracoval chyby ve své aplikaci, ale výpočet mračna bodů pomocí stereo korespondenčního algoritmu nepracuje správně ve všech případech. Vzhledem k výše uvedenému a k tomu, že se jedná o bakalářskou práci, navrhuji hodnocení E 53 bodů.
Student Milan Myška se v rámci své bakalářské práce zabýval Rekonstrukcí 3D modelu ze dvou snímků jedné scény. Práce je členěna do dvou základních částí. V první části student popisuje základní principy a pojmy nutné pro rekonstrukci 3D obrazu. V kapitole 1.6 - Detekce a deskripce - popisuje dva zakladní algoritmy SURF a SIFT pro detekci významných bodů. V Kapitole 2 - Výsledky studenstké práce - pak student rovnou přechází k popisu implementace algoritmu SURF. V bakalářské práci není , až na jednu větu v závěru, zdůvovodnění proč student použil metodu SURF na úkor metody SIFT. Dále kapitola 2. je pojmuta spíše jako technický popis použitých metod z frameworku OpenCV. Chybí mi zde větší rozbor toho proč se použili konkrétní metody a algoritmy - například s porovnámím s dalšímy metodamy. Např. v práci je uvedeno , že student použil metodu FLANN pro spárování bodu, s tím, že by měla být nejlepší. Zde mi chybí popis proč by měla být nejlepší a napřiklad porovnaní s dalšímy možnými metodamy. Práce by mohla mohla být více členěná a doplněna například o následující části - "Porovnání metod", "kvantitativní shodnocení kvality rekonstrukce" nebo "Možnosti budoucího vylepšení".
eVSKP id 86910