MOLČÁNY, P. Zpracování obrazu v systému Android - detekce a rozpoznání SPZ/RZ a využití externí databáze zájmových vozidel [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Úkolem diplomata bylo vytvoření algoritmů pro detekci SPZ/RZ vozidla, její rozpoznání a implementace do zařízení android. Zadání hodnotím po odborné stránce jako středně náročné. Pracovní úsilí diplomanta odpovídalo náročnosti zadání, k řešení úkolu vynaložil dostatek času, k práci přistupoval zodpovědně, samostatně a iniciativně. Při řešení práce byl kladen důraz na spolehlivost i rychlost zpracování, čehož bylo většinově dosaženo. K řešení diplomové práce diplomant přistupoval svědomitě a projevil inženýrské schopnosti, práci doporučuji k obhajobě.
Diplomant Peter Molčány měl v předložené práci za úkol implementovat v systému Android metody zpracování obrazu tak, aby byla na snímku z fotoaparátu mobilního telefonu popř. tabletu automaticky nalezena a rozpoznána SPZ a zjištěna její přítomnost v databázi. Formálně je práce pěkná, má 45 stran od úvodu po závěr, není zde zbytečný balast a rychle se čte. Není zde ale uvedená jediná citace zdroje, přičemž je zřejmé, že s literaturou pracováno bylo. Po odborné stránce oceňuji zejména jen programátorské schopnosti diplomanta, práce je tak velmi silně implementační na úkor odborného základu. Student v souladu se zadáním navrhl vlastní způsob lokalizace SPZ ve snímku založený na kumulaci vertikálních čar v její oblasti. Tato metoda je ale velmi prostá, sama o sobě neúčinná a od str. 36 navíc v podstatě uměle rozdrobena na pět zdánlivě odlišných přístupů pro lokalizaci SPZ, jde vždy však jen o rozdílnou interpretaci téhož výsledku detektoru hran. Dále se v práci v kapitole 6.4.4. objevuje namísto vlastní implementace nebo alespoň rámcového popisu principu převzaté funkce z knihovny OpenCV vždy jen krátké konstatování, že na daný obrazový vstup byla aplikována funkce např. matchTemplate. Pokud diplomant šetří síly a čas voláním přejaté funkce je to v zásadě v pořádku, není třeba objevovat známé světadíly, musí být ale zřejmé, že detailně zná a popíše princip převzatých funkcí. Důsledek uvedeného: použití nedostatečně výkonné metody pro lokalizaci SPZ, následná segmentace jednotlivých znaků a konečně volání na daný vstup nevhodné a neinvariantní knihovní funkce pro jejich rozpoznání předvídatelně vede k nepovzbudivým výsledkům. Diplomant sám na str. 53 uvádí celkovou úspěšnost řetězce tří bloků (lokalizace SPZ, segmentace znaků a rozpoznání znaků) pro svoji vlastní galerii pod 80 %. Toto číslo by bylo jednak příliš nízké i pro novou neznámou galerii a jednak je špatně spočítáno a ve skutečnosti by bylo ještě nižší. První chyba je v nezahrnutí dílčí úspěšnosti rozpoznání jednotlivých znaků do celkové úspěšnosti (tabulky na str. 52), závažnější je ale chyba diplomantova předpokladu statistické nezávislosti jednotlivých bloků. Jinak řečeno, do následujícího bloku, jehož úspěšnost je vyhodnocována izolovaně, jsou postoupeny pouze správně vyhodnocené (zřejmě ručně vybrané) výstupy předchozího bloku a takto získané poměry jsou pak mezi sebou prostě násobené. Při zkoušení aplikace vlastním telefonem na parkovišti T12 jsem vždy musel chvíli hledat správnou polohu pro zachycení SPZ, rozpoznání poté pracovalo víceméně dobře, ale jen na dobrých snímcích ve stínu bez jakýchkoliv distorzí, přímého slunce atd. Písmena M a N se ale běžně pletla i za takto dobrých světelných podmínek, počáteční číslice 1 byla často zcela opomenuta apod. Odborná stránka tedy mírně pokulhává za formálním zpracováním práce a slabý obecný přehled diplomanta o současných používaných metodách rozpoznání SPZ práci zbytečně strhávají dolů.
eVSKP id 85103