KOSTIAL, M. Rozpoznávání gest horní končetiny z EMG záznamu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Student se ke své práci zabýval rozpoznáváním gest ruky z EMG signálu. Student ke své práci přistupoval aktivně, jednak využíval konzultací, ale rovněž projevil samostatnost při řešení dílčích problémů. Sám navrhoval postupy a řešení, které následně diskutoval na konzultacích. Po formální stránce je práce na dobré úrovni, drobným nedostatkem je nižší kvalita některých obrázků. Student kromě práce s dostupnou databází provedl i sběr vlastních dat, což rovněž přispělo k dalším poznatkům o způsobech akvizice dat, způsobu jejich značení a vyhodnocování. Považuji všechny body zadání za splněné a práci hodnotím stupněm A/90.
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest horní končetiny z EMG záznamů s důrazem na využití metod strojového učení. Autor se seznámil s různými metodami pro klasifikaci gest a důkladně zpracoval rešerši literatury, která zahrnuje 69 zdrojů. Teoretická část práce je spíše stručnější a má 11 stran. Praktická část je popsána na 15 stranách. V praktické části autor podrobně popisuje vyhodnocení EMG gest a uvádí konkrétní klasifikační algoritmy a jejich výsledky. Přínosná je také část, kde autor realizuje praktické měření pomocí vlastního přípravku a porovnává výsledky naučeného modelu jak na veřejných, tak na vlastních datech. Nicméně, z přiložených matic záměn je patrné, že všechny modely mají tendenci klasifikovat různá gesta jako třídu „noGesture“. V diskusi autor zmiňuje, že jednou z možných příčin je nevyváženost datasetu, avšak v práci nenacházím opatření, která by tento efekt eliminovala. Formální stránka práce je na dobré úrovni, i když abstrakt je neadekvátní/nestandardní a pouze popisuje obsah práce. Celkově hodnotím práci kladně a oceňuji autorův komplexní přístup k problematice, včetně HW řešení a zpracování dat.
eVSKP id 159702