BERNÁTEK, P. Vizualizace pulzu ve videozáznamu obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Student navrhl metodu amplifikace barevných změn v obličeji způsobených pulzací krve. Práce je podložena důkladnou literární rešerší a srozumitelná dokumentace použitých metod ukazuje, že se student velmi dobře orientuje v poměrně náročné problematice. Praktická část práce propojuje do funkčního řešení několik metod zpracování obrazu, konkrétně detektor obličeje, sledovač pohybu obličeje ve videozáznamu a amplifikátor barevných změn obličeje založený na metodě Eulerian video magnification. Výsledkem je program, umožňující zvýraznit ve videozáznamu obličeje okem nepostřehnutelnou pulzaci krve. Výborné dosažené výsledky demonstrují funkčnost programu v různých experimentálních podmínkách. Korektnost programu byla ověřena srovnáním s pletysmogramem a z interpretace výsledků plyne, že bezkontaktní způsob měření tepové frekvence je přesný a navíc robustnější, než pletysmografická měření. Student přistupoval k práci po celý rok velmi aktivně, zúčastnil se svou prací studentské soutěže EEICT a studentův svědomitý přístup se odrazil i ve vypracování práce, která má vysokou obsahovou i formální úroveň a obsahuje minimum jazykových nedostatků.
Študent Pavel Bernátek sa v rámci diplomovej práce venoval problematike vizualizácie pulzu vo videozázname tváre subjektu. Úvod práce tvorí teoretický popis bezkontaktného merania tepovej frekvencie (pulzu) a algoritmov Eulerian video magnification, Viola-Jones a Kanade-Lucas-Tomasi, ktoré študent v práci použil. Keďže zadanie obsahuje vytvorenie literárnej rešerše chýba mi v tejto časti popis a porovnanie viacerých prístupov k riešeniu tejto problematiky. Praktická časť práce na úvod popisuje HW vybavenie a špecifické nastavenie merania, čo zlepšuje replikovateľnosť výsledkov. Bohužiaľ mi v tejto časti chýbajú niektoré technické parametre, ktoré môžu mať vplyv na kvalitu merania (napr. intenzita osvetlenia zvoleného umelého zdroja svetla). Následne je v práci popísaný algoritmus vytvorený s prostredí Matlab, doplnený o parciálne výsledky spracovania signálu a obrazu. Meranie bolo realizované na 10 dobrovoľníkoch vždy pre päť rôznych vstupných podmienok z dôvodu testovania robustnosti algoritmu. Vzhľadom k zvolenej metóde detekcie pulzu by som ocenil bližší popis dobrovoľníkov (napr. etnikum, porast tváre atď.). V závere praktickej časti študent diskutuje optimálne podmienky merania a nadobudnuté výsledky, ktoré vhodne zrovnáva s referenčným meraním pomocou fotopletysmografie. Z nadobudnutých výsledkov vyplýva že študent vytvoril funkčný produkt a problematike dostatočne porozumel. Po odbornej stránke je práca na dobrej úrovni len s občasným chaotickým, alebo nedostatočným popisom. K formálnej stránke práce je možne vytýkať len drobné nedostatky. Zadanie práce pokladám s výhradami (rešerš) za splnené a prácu hodnotím ako dobrú C (78 bodov).
eVSKP id 93520