ČEŠKA, P. Klasifikace živosti tváří s detekcí dat mimo distribuci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Student zadání splnil. Natrénoval model pro klasifikaci živosti tváře a následně evaluoval různé metody pro detekci dat mimo distribuci. V rámci experimentů také navrhl menší modifikace některých dříve publikovaných metod. Výsledné řešení je dle vyhodnocení funkční a filtrace dat mimo distribuci zlepšuje výsledky klasifikace. Práci hodnotím stupněm B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Student měl za úkol řešit problematiku detekce dat mimo distribuci pro modely klasifikující živost tváře. Během řešení DP musel řešit dva velké celky - vytvoření modelu pro klasifikaci živosti a analýzu možností detekce dat mimo trénovací distribuci. Zadání lze tedy řadit k obtížnějším. | ||
| Práce s literaturou | Student si sám dohledal veškeré potřebné zdroje a další literaturu. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Aktivita studenta v rámci řešení diplomové práce byla nerovnoměrná. Začátek řešení byl velmi pozvolný a sestával se primárně ze studia aktuálního stavu poznání. Ke konci řešení se aktivita stupňovala. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce byla dokončena v termínu. Text práce byl nasdílen k náhlednutí. Přípomínky ke struktuře práce byly zapracovány. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Student se zúčastnil studentské konference Excel@FIT. |
Práca ako celok je veľmi kvalitná a vyžaduje rozsiahly prehľad aktuálne využívaných metód, ktoré riešiteľ preskúmal. Menšie formálne nedostatky nemajú vplyv na celkovú pochopiteľnosť a prínos prezentovaného výskumu. Pre prácu navrhujem hodnotenie A.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Zadanie je výskumného charakteru a vyžaduje znalosti z oblasti klasifikácie živostí snímkov tváre a odborný prehľad množstva metód pre detekciu dát mimo distribúciu. Z tohto pohľadu sa jedná o obtiažnejšie zadanie. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 90 | Práca ako celok je dobre čitateľná. Text obsahuje všetko podstatné a vyhýba sa zbytočným informáciam. Jednotlivé kapitoly sú veľmi dobre a logicky delené. Prezentované výsledky sú zároveň prehľadné a často prezentované v dobre spracovaných grafoch a tabuľkách. Je jasné, že riešiteľ rozumie skúmanej problematike a vie získané informácie aplikovať na unikátny problém. | |
| Formální úprava technické zprávy | 80 | Po jazykovej stránke je práca veľmi dobrá a len z minimálnym množstvom chýb. Z pohľadu typografickej stránky vidím menší problém s používaním rastrových obrázkov namiesto vektorových. Niektoré prevzaté tabuľky sú vložené ako obrázky. Vo vzorcoch 3.10 a 3.12 je menšia nekonzistencia, ale tá neovplyvňuje celkovú pochopiteľnosť komunikovanej informácie. | |
| Práce s literaturou | 95 | Práca má celkovo 53 referencií a všetky sa odkazujú na články prezentované na kvalitných konferenciách alebo v kvalitných žurnáloch. V práci riešiteľ využíva referencie korektne. Väčšina z citovaných metód je približne z posledných piatich rokov a predstavuje aktuálny state-of-the-art. Je jasné, že riešiteľ prenikol problematiku do hĺbky. | |
| Realizační výstup | 95 | Programové riešenie je zdokumentované a je jasné, akým spôsobom nastaviť prostredie, spustiť jednotlivé experimenty a spustiť vyhodnotenie. V technickej správe je zároveň jasné to, ako jednotlivé systémy fungujú a čo funguje najlepšie. Celkovo bolo vykonané veľké množstvo experimentov. Vyhodnotenie a realizovaný výstup sú na vysokej úrovni. | |
| Využitelnost výsledků | Práca ako celok prezentuje výsledky v aplikácii existujúcich metód pre odhad dát mimo distribúciu na problém detekcie živosti. Z prezentovaných výsledkov je jasný prínos a môžu byť využité ako referencia pre budúci vývoj. |
eVSKP id 154525