BOSZORÁD, M. Sledování objektů ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Hlavním přínosem práce studenta je navržený algoritmus, který je schopen sledovat objekty ve videu na základe kombinace více přiřazovacích metod s různými parametrami objektu. Algoritmus má vhodně navržené rozhraní, aby bylo možné přidávat další přiřazovací metody a použít je ke sledování. V praktické části student vytvořil několik těchto metod, ale otestoval pouze dvě z nich nezávisle a následně kombinaci všech, což ale není z textu patrné. Výsledky práce jsou dobré, avšak jejích prezentace a množství měření a testů je horší, například chybí měření s různě nastavenými váhami pro kombinaci přiřazovacích metod. Student pracoval samostatně, na konzultace chodil jenom zřídka, ale zato připraven. Práce postrádá zhodnocení současných metod řešících podobný problém, obsahuje několik typografických a gramatických chyb a překlepů, chybí seznam příloh a seznam zkratek je nekompletní. Jinak je po odborné stránce na dobré úrovni a použitá literatura je velice aktuální a pro bakalářskou práci až nadprůměrná. K jinak povedenému vytvořenému programu bych vytknul jenom nadměrné používání magických konstant. Vzhledem na výše uvedené nedostatky hodnotím práci 80b/B
Bakalářská práce se zabývá metodami sledování objektů v obrazových sekvencích. Obecně lze práci rozdělit na dvě části teoretickou, která popisuje stávající přístupy ke sledování objektů pomocí různých parametrů. A praktickou, kde byl navržen a ověřen algoritmus pro sledování objektů na základě poslední známé pozice objektu a histogramu jasové složky. Zatímco teoretická část je zpracována velmi kvalitně a nemám k ní výhrady, popis praktické části není na první pohled lehce srozumitelný. Objevují se zde zavádějící výrazy (např. v části věnované porovnání pomocí barvy se jedná pouze o porovnání pomocí jasové složky obrazu) a některé části jsou zcela opomenuty (např. způsob výpočtu vah při kombinaci různých metod, použitý predikční algoritmus a jiné). Některé části jsou nahrazeny pouze kódem bez podrobnějšího popisu. V rámci testování autor uvádí, že kombinací dvou metod došlo ke zlepšení celkové přesnosti, avšak toto zlepšení se pohybuje řádově v desetinách procent, u třetí videosekvence dokonce došlo ke zhoršení oproti přesnosti jednotlivých metod. Až na výše uvedené připomínky práci hodnotím kladně a rozsah implementačních prací považuji za dostatečný a realizovaný kód za kvalitní.
eVSKP id 110244