SEDLÁŘ, M. Systém pro rozpoznávání 2D čárových kódů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2010.

Posudek vedoucího

Petyovský, Petr

Zadání bakalářské práce patřilo časovým i odborným rozsahem mezi obtížnější. Student během plnění zadání práce nastudoval znalosti nad rámec bakalářského studia z oblasti čárových a maticových kódů a zpracování obrazu. Cílem práce bylo zvolit vhodný typ čárové kódu (případně navrhnout vlastní), nastudovat dokumentaci, vytvořit sadu testovacích snímků a realizovat metodu pro automatizované čtení informací uložených ve zvoleném kódu. Student věnoval práci hlavně v počátcích dostatečné množství času, pracoval iniciativně a samostatně. Všechny body zadání byly zcela splněny. Na základě nastudovaných znalostí požadovaných v zadání student zvolil vhodný typ kódu (kód QR), nastudoval dokumentaci k tomuto kódu a v textu práce popsal podrobně jeho tvorbu krok za krokem. Další úkoly si ale nevhodně rozvrhl a v rámci řešení pátého bodu zadání (realizace algoritmů) se dostal do časové tísně. Což se projevilo částečně na omezujících podmínkách nutných pro správné rozpoznání a automatická čtení informací z QR kódu (definované natočení vzoru). Student zadání splnil, ale dosažené výsledky jsou podmíněny uvedenými omezeními. Přes vytýkané skutečnosti jsem názoru, že celkové pojetí a styl práce studenta svědčí o jeho bakalářských schopnostech. Předložené práci navrhuji hodnocení: dobře.

Posudek oponenta

Richter, Miloslav

Zadání je po stránce časové i odborné dosti náročné. Jelikož se jedná o bakalářskou práci, bylo v praktické části realizováno v jednodušším provedení. Prostudování čarových a 2D kodů je provedeno na dobré úrovni. Z 2D chybí zmínka o MaxiCode, který je také často používán. Bodům 2 a 3 zadání mohlo být věnováno více prostoru. Student sice velice kvalitně rozpracoval problematiku QR kódů, které realizoval, slabě však zdůvodnil důvod této volby ve srovnání s ostatními citovanými systémy. Srovnání kódů mohlo být provedeno z různých hledisek (zabezpečení, kvalita a rychlost detekce ...). Uspořádání testovací scény a detekci omezil na nedeformované kódy, což lze u bakalářské práce akceptovat. Algoritmy měly být ovšem schopny detekovat natočení kódu (byť za podmínky, že kolem vzoru nebude rušivé okolí). Testovací databáze čítá sedm snímků a mohla být též rozsáhlejší (například pro testy chování algoritmů při změně měřítka ...) Stupeň znalostí v problematice QR kódů je značný. Při vlastní realizaci mohl být student preciznější. Při vyhodnocení jsou některé snímky detekované chybně. Myslím, že hlavním nedostatkem je to, že u Cannyho detektoru je použit pevný práh a že volba hodnoty prahu na základě parametrů snímku by vyhodnocení zlepšila. Práce je sestavena v logickém sledu, rozsah jednotlivých kapitol odpovídá jejich důležitosti. V práci se vyskytují drobné překlepy. Nákresy na Obr. 13,14 matou svou podobností s vývojovým diagramem a tím snižují prvotní orientaci. V závěru se autor zabývá možnými zlepšeními. Je potřeba si ovšem uvědomit, že v reálném použití bude potřeba počítat se zhoršenými světelnými podmínkami, a proto hlavní úsilí bude nutné věnovat SW algoritmům. V závěru by tedy měly být naznačeny postupy, jak vyřešit nepříznivé případy uvedené v kapitole 5 jako omezující podmínky nutné pro správné detekování. Přiložená práce svědčí o bakalářských schopnostech bakaláře.

eVSKP id 30780