PLEŠKO, F. Rekonstrukce poškozeného snímku obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Celkově hodnotím přístup studenta k řešení diplomové práce kladně. Když bylo třeba, domlouval si aktivně konzultace, kde vedoucímu ukazoval dosažený pokrok a řešil s nim nastále problémy. Rovněž jsem spokojený i s výslednou prací. Proto jsem se rozhodl přístup studenta k řešení práce ohodnotit stupněm výborně (A) .
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Zadání diplomové práce je zaměřené na rekonstrukci poškozených snímků obličeje. Ačkoliv již existuje několik přístupů, jak tuto problematiku řešit, je zde stále prostor jak pro nová řešení, tak pro vylepšování stávající. Jelikož se jedná o poměrně nově řešenou problematiku, hodnotím zadání jako obtížnější. | ||
| Práce s literaturou | Student si opatřil veškeré bibliografické zdroje svépomoci. Výběr považuji za relevantní k tématu diplomové práce. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student byl během řešení práce aktivní a domlouval si se mnou konzultace na které chodil připravený. Počet konzultací v první polovině semestru mohl být vyšší. | ||
| Aktivita při dokončování | S definitivním obsah práce jsem byl seznámen a nemám k němu žádné závažné připomínky. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Publikační činnost ani ocenění mi nejsou známy. |
The diploma thesis focuses on the problem of facial reconstruction and its impact on the subsequent face recognition. Multiple neural network models were developed to address this task. The technical report maintains a high standard, with only a minimal number of errors. The implementation and conducted experiments effectively illustrate the achieved results and the approach taken. While the proposed solution may not stand out, it provides valuable insights into useful modifications and those that are not. Overall, I rate the work as excellent.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | This assignment is moderately difficult in terms of programming complexity and its experimental nature. However, it requires a significant immersion into the field of image reconstruction using generative neural networks. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 90 | The text is well-structured with chapters that flow seamlessly and have an appropriate length, except for the conclusion, which is too concise and could benefit from more details. Overall, the text is comprehensible, and the individual steps are easily understandable for readers. | |
| Formální úprava technické zprávy | 85 | Upon examining the formal aspects of the work, only a relatively small number of shortcomings are evident. I am satisfied with the level of English used. However, I have reservations regarding the presentation of results in tables, which can occasionally be difficult to understand. Additionally, the figures of the network structures are less readable in the printed version in case the network consists of many layers. This issue can be avoided by zooming in the digital version, except for the raster image in the Figure 3.4 depicting the DFNet structure, which remains difficult to read even in its digital form. | |
| Práce s literaturou | 100 | The references encompass a variety of sources, such as online resources, conference papers, and books within the field being discussed. The selection of the literary sources aligns closely with the addressed topic, ensuring relevance and depth. Moreover, there is a clear distinction made between adopted ideas and the student's original contributions. | |
| Realizační výstup | 90 | The implementation consists of the Python scripts for training and testing of the proposed generative neural networks to reconstruct missing or damaged parts of face images. The results include modifications of the existing networks and the results of experiments with the designed networks. The experimental results demonstrate a relatively small improvements of the proposed solution compared to the state-of-the-art solutions. The technical report summarizes the experimental results, including the procedure for modifying the neural network models and the impact of individual modifications, which is the main goal of the thesis. The source code is sparsely commented, which is not big deal as the code is not difficult to understand. Third-party software is appropriately distinguished from the student's work. | |
| Využitelnost výsledků | The results of this work can be used as a starting point for further research in the field of reconstruction of the damaged facial images. |
eVSKP id 147661