KŘIVÁNEK, F. Detekce částí lidského těla v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Bakalářská práce se zabývala metodami rozpoznávání částí těla a jejich sledování. V první fázi měl student nalézt postavu člověka, na které měl rozpoznat jednotlivé části těla. Pro rozpoznávání student použil metodu Histogram of oriented gradient a metodu založenou na Haarových příznacích. Zvolené metody odpovídají směru vývoje v oblasti rozpoznávání lidské postavy, ikdyž už existují jejich vylepšené ekvivalenty. Implementace algoritmů byla provedena za pomocí knihovny OpenCV a jak je popsáno v práci pro metodu využívajících Haarových příznaků byla otestována i na části těla. Bohužel v práci chybí porovnání obou zmíněných metod, protože byly otestovány na různých datech. Nelze tedy z práce vyčíst, která z metod je pro detekci lidské postavy lepší. Pro detekci jednotlivých částí těla bylo využito metody modelování pozadí pomocí Gaussových křivek, kdy student získal přibližnou siluetu postavy. Na základě této siluety a známých geometrických vlastností detekuje jednotlivé části těla jakými jsou ruce, nohy a hlava. Přestože se jedná o řešení založené jen na geometrických vlastnostech siluety člověka, podle subjektivního zhodnocení lze relativně dobře touto metodou tyto části detekovat a sledovat. Opět tu však chybí objektivní zhodnocení ukazující nakolik je detekce a sledování částí těla účinné. Ohledně formálního zpracování práce, tak nemám námitek. Ohledně aktivity studenta můžu řict, že se začal práci více věnovat až v druhé polovině letního semestru, což se negativně projevilo pravě na objektivním testování zvolených algoritmů. Celkově práci hodnotím C 78b.
V bakalářské práci se student zabýval implementací metod pro detekci jednotlivých částí lidského těla. Zadání práce lze rozdělit na dvě části, v první měl student vyzkoušet dva algoritmy na detekci osob a porovnat jejich výsledky. Dva algoritmy sice vyzkoušeny byly, ale v práci zcela postrádám jejich relevatní porovnání, navíc z textu nevyplývá, zda byly algoritmy testovány na stejné sadě dat. V této oblasti mohlo být vykonáno více (např. testování nastavení různých parametrů detekce apod.). Druhá část práce zabývající se návrhem a implementací vlastní metody pro detekci sledování částí lidského těla pak byla splněna bez výhrad (ačkoliv je škoda, že zde nebyla vytvořena návaznost na první část).
eVSKP id 69910