BUGNEROVÁ, P. Návrh algoritmu pro anonymizaci ultrazvukových dat na úrovni snímku [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Studentka se ve své práci měla věnovat metodám pro automatickou anonymizaci ultrazvukových dat na úrovni snímku. Zadání práce bylo vytvořeno ve spolupráci s firmou OR-CZ. Studentka ke své práci přistupovala spíše podprůměrnou aktivitou a konzultací příliš nevyužívala. To považuji za příčinu toho, že navržený algoritmus se ukazuje funkční, ale nedosahuje nijak významné přesnosti. Na druhou stranu chválím, že v průběhu práce vznikla relativně obsáhlá databáze ultrazvukových snímků pořízených přístroji různých výrobců. Vyjádření odborného konzultanta Ing. Jana Kelči: “Studentka nevyužívala příliš konzultací i přes upozornění u semestrálního projektu a práci lze považovat za samostatný projev. K práci mám několik výtek. Chybí podrobnější zdůvodnění vybrané metody/postupu, nepříliš vysoká úspěšnost metody, chybí zdůvodnění, proč je vybrán jako programovací jazyk Matlab a ne Java, jak je uvedeno v bodě 4 zadání. Rovněž v diskuzi se nachází zavádějící údaje, kdy je uvedeno 68% úspěšně detekovaných snímků, 10-11% neúspěšně a zbytek do 100% chybí.“ I přes uvedené výtky i výtky odborného konzulta je zadání práce z převážné části splněno, ale mohlo být dosaženo podstatně lepších výsledků. Z tohoto důvodu navrhuji hodnocení 68/D.
Študentka sa vo svojej diplomovej práci zaoberala anonymizáciou ultrazvukových dát na úrovni snímku. Jej úlohou bolo vytvoriť detekčný algoritmus, ktorý by bol schopný nájsť text v obrázku a pokiaľ by tento text obsahoval citlivé údaje, odstrániť ho. Samotná práca má celkovo 52 strán a pozostáva z šiestich kapitol. Prvé štyri kapitoly predstavujú teoretický popis problematiky, zvyšné dve praktickú časť. K práci mám niekoľko výhrad. V popise segmentácie obrazov postrádam prítomnosť popisu problematiky segmentácie textu z obrazov ako aj komplexnejších metód. V kapitole o OCR by som uvítal teoretické pojednanie aj o inej metóde než Tesseract. V praktickej časti študentka dosiahla celkovú úspešnosť na úrovni 70%. Tu by bolo vhodné vyskúšať aj iné metódy predspracovania obrazov, keďže autorka využila iba relatívne jednoduché metódy preprocessingu. Zároveň mi chýba hlbšia diskusia o dosiahnutých výsledkoch. Po formálnej stránke obsahuje práca väčšie množstvo chýb, spomeniem najmä používanie nenaformátovaných podkapitol druhej úrovne, ktoré sa nezobrazujú v obsahu. Ďalej sú to pravdepodobne preklepy v rýchlosti šírenia ultrazvuku na strane 15, chýbajúca pravá časť rovnice matematického vyjadrenia dilatácie v podkapitole 2.5, chybná referencia na strane 25, rozdielne volená interpunkcia pre jednotlivé odrážky a číslované zoznamy alebo preklepy v zátvorkách v rovniciach (2.4) či v matematickom vyjadrení erózie. Zároveň sa v práci vyskytujú obrázky s anglickými popiskami 1.1 a 1.2. V rámci literatúry nie je potrebné pri odborných článkoch uvádzať odkaz. Aj napriek uvedeným výhradám je možné považovať zadanie za splnené a preto navrhujem hodnotenie D/61 bodov.
eVSKP id 102349