KŘÍSTEK, J. Rozpoznávání ručně kreslených objektů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Výborně koncipovaná diplomová práce se věnuje problematice rozpoznávání rukou kreslených geometrických primitiv. Teoretická část práce srozumitelně shrnuje současné přístupy k automatickému rozpoznávání kreslených obrazců a vypovídá o hlubokém porozumění zadané problematice. Praktická část práce dokumentuje zdařilý návrh dvou přístupů ke klasifikaci geometrických primitiv a jejich vzájemné srovnání. Oba přístupy, stejně tak jako použité metody předzpracování dat, jsou velmi dobře popsány a jejich funkčnost je verifikována obrazovými ukázkami. Na práci si zvlášť cením pečlivého a kritického zahrnutí všech možných distorzí obrazových dat při vytváření sady simulovaných obrazců, jejichž nejhorší kombinace student použit pro ověření funkčnosti navržených algoritmů. Výborné výsledky, kterých student při klasifikaci dosáhl, jsou tak o to cennější. Výsledky jsou správně interpretovány a na jejich základě byla vytvořena doporučení pro tvorbu předloh automaticky hodnocených diagnostických obkreslovacích testů používaných v klinické psychologii. Formální úroveň práce je vysoká, návrh grafického rozhraní aplikace je intuitivní, použité obrázky jsou názorné a graficky zdařilé. Student v celém rozsahu splnil zadání a následně jej ještě rozšířil během pravidelných konzultací, na kterých aktivně přicházel s novými nápady, výsledky své práce prezentoval na studentské soutěži EEICT.
Student představil v první části práce rozsáhlou rešerši, ve které vystihuje všechny části zkoumané problematiky. Celá rešerše je přehledná a logicky sestavená, obsah je vždy doplněn názornými příklady. U diplomové práce bych však předpokládal větší počet citované literatury. V tomto případě je ale možné vzít v potaz, že práce je velmi prakticky zaměřená. Je podložená dostatečným počtem citací. Student představil řadu používaných obecně známých algoritmů, které navzájem porovnal a vybral dva vhodné kandidáty. Oba algoritmy realizoval a zahrnul do programového vybavení. Jeden zpracoval kompletně, u druhého využívá integrované funkce v Matlabu. Algoritmy aplikuje při popisu a klasifikaci hodnocených objektů, které jsou již ve vektorizované formě. Jednotlivé kroky jsou jasně vysvětleny a podpořeny ukázkami. V poslední fázi jsou algoritmy testovány na ukázkových simulovaných datech. Práce má v plné míře splněno zadání a je po všech stránkách na velmi dobré úrovni. V práci zvláště kladně posuzuji dosaženou odbornost a úroveň odborného, zcela technického a logického způsobu vyjadřování studenta. V práci jsem narazil pouze na jeden nedostatek – zde bych předpokládal, že programové vybavení se zabudovanými algoritmy bude testováno na dostatečném množství reálných kreseb pořízených testovanými osobami, což se nestalo.
eVSKP id 84428