HORVÁT, J. Rozpoznávání osob podle obličeje v nefrontálních pozicích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Hodnocení je ovlivněno zejména nízkou aktivitou studenta během první poloviny letního semestru. Po konzultacích, kdy jsme si vyjasnili, jaký dataset použije, pracoval především samostatně. S výsledky jsem byl prakticky seznámen až na konci semestru. Na druhou stranu pozitivně hodnotím to, že student chodil na konzultace připravený a v dohodnutých termínech. Celkově jsem se rozhodl pro hodnocení známkou uspokojivě (D).
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Zadání práce je zaměřená na problematiku rozpoznávání osob podle obličeje, konkrétně se pak zabývá problematikou rozpoznáváním osob s různým natočením obličeje. Zadání práce hodnotím jako obtížnější. Student se rozhodl zvolit vylepšení rozpoznávání osob na základě změny ztrátové funkce pro trénování neuronové sítě. Zadání považuji za splněné, ovšem s dosaženými výsledky nejsem příliš spokojený. | ||
| Práce s literaturou | Student si opatřil studijní materiály svépomoci, stejně tak i ostatní bibliografické zdroje. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Ačkoliv se student účastnil hromadných konzultací, co jsem měl s ostatními studenty, tak pokrok během semestru nebyl příliš velký. Konzultace a komunikace k obsahu práce a k výsledkům probíhala především od druhé poloviny dubna. Určitě bych uvítal větší aktivitu v první polovině semestru. | ||
| Aktivita při dokončování | Aktivita při dokončování byla poměrně vysoká, jelikož bylo zapotřebí dořešit spoustu věcí, které se týkaly technické zprávy a dalších záležitosti. Finální práci jsem dostal až na začátku května, což nebylo v dostatečném předstihu, a tak bylo obtížné připravit zpětnou vazbu. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Publikační činnost ani ocenění mi nejsou známy. |
Textová část této diplomové práce splňuje pouze minimální požadavky na rozsah a obsahuje mnoho drobných formálních a prezentačních nedostatků, které zhoršují celkový dojem z práce. Pro řešení zadání student zvolil cestu modifikace již existující neuronové sítě. Zadání tento postup nevylučuje a je to volba akceptovatelná, ačkoliv bych raději viděl i nějakou unikátní síť. Mezi pozitivně hodnocené části patří realizační výstup bohatý na experimentální výsledky. Celkově vzato se jedná o průměrnou práci a hodnotím ji jako dobrou.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | |||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 70 | Text je dobře strukturovaný, kapitoly na sebe navazují a jejich obsah je pochopitelný pro čtenáře. V teoretické část text seznamuje s metodami rozpoznávání osob včetně neuronových sítí a datasetů. Následuje popis návrhu řešení a implementace, a dále pak výsledky experimentů. V tištěné verzi jsou špatně čitelné tabulky s výsledky a některé obrázky kvůli malému písmu. Některé obrázky nejsou v dostatečném rozlišení a nejsou dobře čitelné. | |
| Formální úprava technické zprávy | 60 | Práce je psána slovensky a gramatickou stránku nejsem schopen posoudit. Po formální stránce práci vytýkám běžné chyby jako je chybějící mezera mezi číslem a %, desetinná tečka místo čárky u hodnot v tabulkách, chybějící interpunkce za rovnicemi, nejednotné uvádění významů zkratek (někdy slovensky, někdy anglicky, někdy kurzívou, jindy ne, apod.), místo matematického symbolu pro stupně (°) využívá slovní označení "stupeň", apod. Některá vyjádření v textu práce jsou psána podmiňovacím způsobem (např. v kapitole 3.3.1), což působí zvláštně v již hotové práci, kde by bylo vhodnější použít budoucí tvar nebo minulý tvar. | |
| Práce s literaturou | 90 | Student k vypracování práce použil relevantní literární zdroje, které náležitě odcitoval. Převzaté části jsou odlišeny od vlastních úvah studenta. Citace jsou v souladu s citačními zvyklostmi. Mezi odkazy na online zdroje v podobě návodů, konferenčních článků a dokumentací, se nalézá i odkaz na jednu knihu. | |
| Realizační výstup | 70 | Realizačním výstupem měl být návrh vlastního algoritmu sítě pro rozpoznávání natočených obličejů. Student zvolil návrh několika modifikací existující sítě, což neberu jako velký nedostatek, ačkoliv bych doporučoval zkusit i návrh vlastní sítě. Výsledkem jsou modifikace neuronové sítě ArcFace, které jsou více či méně povedené. Zdrojové kódy v Pythonu nejsou téměř komentovány, ani nejsou podepsány, ale v kódu jsou alespoň zřetelně označena místa, která student přidával nebo upravoval. Převzaté knihovny jsou používány v souladu s jejich licencí. Součástí výstupu jsou i výsledky experimentů, které jsou dobře zdokumentovány v textu práce. | |
| Využitelnost výsledků | Výsledky práce lze prakticky využít v aplikacích pro rozpoznávání obličejů především v místech, kde se předpokládá různý úhel natočení na snímku. Dále je možnost navázat na výsledky práce a dále je rozvíjet. |
eVSKP id 143842