PROSSER, J. Detekce středu zornice a duhovky metodami zpracování obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Student Jan Prosser vypracoval bakalářskou práci zaměřenou na detekci středu pupily. V první části projektu student zpracoval kvalitní rešerši na zadané téma. Dále se pak zabýval realizací systému pro měření duhovky a také implementací řady algoritmů pro detekci středu pupily. Během řešení práce pracoval student velmi aktivně a soustavně, na konzultace se dostavoval dle potřeby a měl na nich věcné a konkrétní dotazy. Odevzdaný text sleduje zadání, je logicky strukturovaný a kvalitně zpracovaný. Diskuze výsledků je bohatá. Zadání je tak splněno na kvalitní úrovni. Celkově hodnotím text práce a přístup studenta stupněm A/100.
Student se ve své práci zabývá detekcí středů zornice a duhovky s následnou detekcí jejich hranic z šedotónových snímků pořízených pomocí videokamery. Během své práce student provedl rozsáhlou literární rešerši používaných metod zpracování obrazu, jakož i metod vhodné akvizice obrazových dat daného charakteru. Dále navrhl a realizoval vhodné hardwarové provedení vlastního zařízení pro snímání oka. Student také zvolil čtveřici metod detekce, které otestoval na veřejně dostupné databázi, jakož i na vlastních datech, přičemž vhodně volil také potřebné předzpracování obrazů. Pro vlastní databázi také navrhl a otestoval ještě další metodu. Závěrem práce se student zabýval hodnocením reakce zornice na změnu osvětlení a změnou vzájemné vzdálenosti středu zornice od středu duhovky. Dosažené výsledky student podrobil statistické analýze a dostatečně diskutoval. Po odborné stránce práce působí velmi dobře až na několik nejasností či nepřesností, např.: 1) str. 14: „Během programového řešení segmentace bylo pro určení prahu využito obrázku po histogramové ekvalizaci.“ Nerozumím, jak lze z ekvalizovaného histogramu určit práh, když v ideálním případě takový histogram neobsahuje žádné lokální extrémy. Možná by byla lepší pouze normalizace na celou škálu stupňů šedi. 2) str. 19: „Bylo zjištěno, že maximální úspěšnosti při využití algoritmu Houghovy transformace je dosaženo jeho aplikací na obrázek vzniklý ekvalizací histogramu, který zajistí zvýraznění pupily jako objektu a zvýrazní tak jeho hrany.“ Do HT nemůže být vstupem šedotónový obraz, musí být vždy binární. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni, nicméně negativně hodnotím několik překlepů, stylistických chyb a dalších nedostatků, např.: 1) Ocenil bych přehlednější popis nebo blokové schéma finálních navržených metod včetně zvolené metodiky předzpracovaní obrazů a soupis experimentálně nastavených konstatnt; vše je popsáno pouze v textu a je obtížnější se zorientovat. 2) str. 28: Obr. 5.1: pokud je zde použita stejná metoda, pouze na jinak předzpracované snímky, proč je výsledek detekce prezentován jiným zobrazením? 3) Chybějící jednotky v Tab. 6.2 a Tab. 11.3. 4) Graf na Obr. 6.2 má v popisu pouze filtr typu 092, ale znázorňuje charakteristiky dalších dvou filtrů. 5) Obr. 10.5 neodpovídá popisu; červená křivka zobrazuje výsledek derivace modrého signálu až po úpravě nulováním. Bylo by také vhodné napsat, jakou hodnotu měl předpokládaný poloměr duhovky. 6) str. 61, 3. odstavec: korelační koeficient je pro osu y v rozsahu 0,5 – 0,99. KK 0,5 nemusí nutně znamenat závislost. 7) str. 69, poslední odstavec: „Každý takto získaný profil intenzity řezu byl korelován s filtrem, který díky své impulsní charakteristice prováděl derivaci tohoto profilu intenzit.“ Korelován, nebo konvolován? Student pracoval s velkým množstvím dostupné české, ale zejména zahraniční literatury, což hodnotím velmi kladně. Zadání práce ve všech bodech považuji za splněné. Celkově práce působí velmi dobře; za přínosné považuji zejména spojení řešení softwarového a hardwarového problému, jakož i testování jak na volně dostupné databázi, tak i na vlastních datech. Kladně také hodnotím rozsáhlé zpracování dosažených výsledků včetně statistické analýzy a podrobné diskuze. Práci doporučuji k obhajobě a celkově hodnotím stupněm A (92 bodů).
eVSKP id 93504