BUREŠOVÁ, K. Analýza prostorových dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Tématem diplomové práce byla analýza prostorových dat s pomocí 3D deskriptorů. To znamená vybrat z množiny 3D reprezentace (mračna bodů) význačné body a matematickým aparátem jim přiřadit jednoznačný popis. Pomocí tohoto popisu je potom možné rozpoznávat mezi sebou různé objekty. Hlavním úkolem bylo nastudovat danou problematiku a zvolit jeden vhodný deskriptor a aplikovat jej na reálná data pro rozpoznávání objektů. Teoretický základ studentka pojala velmi precizně, prvních 20 stran práce obsahuje zavedení pojmů potřebných pro diplomovou práci z oblasti algebry, diferenciální geometry, statistiky, ale i analýzy obrazu. V druhé části jsou potom principy získávání data a kapitola třetí obsahuje shrnutí různých typů deskriptorů a jejich zhodnocení. Na základě vlastností si diplomantka zvolila tzv. Spin image. Jedná se vlastně o promítání 3D informace do 2D obrazu. Důležitou součástí je také výběr bodů, kde tento průmět provést. Zde byla vybrána metoda na základě křivosti. Jako vstupní zpracování je také nutné provést odstranění tzv. groundpoints a clustering. Tyto dva algoritmy jsou v práci také popsány a implementovány. Diplomantka použila jako trénovací objekty reálné skeny z iPhone lidaru. Pro ně poté vybrala význačné body a vytvořila množinu spin obrazů. Poslední část práce je vyhodnocení fungování navržené metody. Pro porovnání studentka využila korelační koeficient uvedený v původní vědecké práci, který však nedával dostatečně průkazné výsledky. Proto sama připravila konvoluční neuronovou síť, kterou natrénovala na jednotlivé objekty a výsledky jsou pro tak malé množství vstupů velmi dobré. Pro reálnou aplikaci by samozřejmě bylo nutné mít větší trénovací data. Studentka pracovala na diplomové práci tři roky, takže je poměrně rozsáhlá. Splnila zadané cíle, rozšířila možnost vyhodnocení s použitím umělé inteligenci, vyrovnala se spoustou implementačních překážek. Pouze programové zpracování mohlo být více zoptimalizované, navržené metody jsou výrazně časově náročnější, což snižuje praktické použití v praxi. Práce splnila všechny dané cíle a doporučuji ji k obhajobě a navrhuji hodnocení B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | B | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | C | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | C |
Předložená diplomová práce se zabývá analýzou prostorových dat a různými deskriptory pro klasifikaci nalezených objektů ve scénách. Téma práce je aktuální, neboť v současné době nastává významný rozvoj těchto metod, které umožňují automatickou orientaci v prostoru autonomních zařízení. Práce je vhodně členěna do pěti kapitol, kde první kapitola se věnuje teoretickému základu potřebným pro použité metody. Druhá kapitola popisuje principy získávání prostorových dat a základnímu předzpracování. Třetí kapitola čtenáře uvádí do problematiky 3D deskriptorů, které jsou základem pro analýzu prostorových dat. Čtvrtá kapitola se věnuje vytvoření tzv. Spin Image pro klasifikaci sledovaného objektu a pátá kapitola obsahuje popis vlastní implementace a zhodnocení dosažených výsledků. Text celé práce je přehledný, dobře srozumitelný a doplněn ilustračními obrázky. Zejména v teoretické části se objevují drobné chyby, které nemají zásadní vliv na pochopení textu. Studentka prokázala, že se v dané problematice dobře orientuje, což dokládá funkční implementací daného algoritmu s výběrem vhodného deskriptoru pro rozpoznávání objektů. Kladně hodnotím také použití neuronové sítě pro vlastní klasifikaci objektů. Práce splnila všechny stanovené cíle v plném rozsahu. Diplomovou práci doporučuji k obhajobě. Dotazy: V poznámce 1.2.3. používáte pojem styk 2. řádu mezi rovinou a křivkou, ačkoliv máte definován pouze styk k-tého řádu mezi křivkami. Můžete tedy uvést definici styku k-tého řádu mezi rovinou a křivkou? Pro vytvoření Spin Image je potřeba vybrat nějaký bod v oblasti s největší koncentrací klíčových bodů. V práci byl tento bod vybrán náhodně. Může uvést metodu výběru, u které by nebyl výběr náhodný? V práci uvádíte, že korelační koeficient mezi dvěma obrazy je velmi citlivý na posunutí klasifikovaného objektu. Lze tuto problematiku nějak řešit, případně jak?
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | B | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A |
eVSKP id 148801