PŘIBYL, J. Sledování objektu ve videosekvenci pomocí integrálního histogramu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Student se k řešení diplomové práce postavil pragmaticky a každý bod zadání splnil cestou nejmenšího odporu. Na místo optimalizace dodané implementace na úrovni zdrojového kódu (např. využití vektorizace), jak jsem mu radil, student pouze zúžil oblast, ve které je objekt vyhledáván. Výpočet integrálního histogramu, který je na celém programu výpočetně nejnáročnější, je však stále prováděn na celém snímku! Pro dosažení přesnějšího trasování jsem studentovi doporučil použití vícerozměrného barevného histogramu, mým doporučením se však neřídil. Výsledná aplikace je tedy velmi jednoduchým uživatelským rozhraním pro dodanou implementaci algoritmu na výpočet integrálního histogramu. Diplomová práce obsahuje jen minimum gramatických chyb či překlepů, ovšem některé pasáže jsou těžkopádné a stěží srozumitelné. Student neuvádí zdroj, ze kterého převzal obrázky 3.4 a 3.5. Jako zdroj pro definici funkce hustoty pravděpodobnosti student uvádí knihu, která se zabývá naprosto nesouvisejícím tématem (viz reference 16). Při vyhodnocování přesnosti trasování objektu s použitím jednotlivých podobnostních metrik se student nedržel mým doporučením a uvádí pouze minimální (maximální) dosaženou hodnotu dané metriky. Výsledky prezentované v praktické části (tabulka 4.1) tak postrádají jakoukoliv vypovídající hodnotu. V závěru student tvrdí, že aplikace pracuje v reálném čase, ale nepředkládá o tom žádné důkazy (např. počet snímků za sekundu na dané sekvenci). Během semestru student nejevil zájem o pravidelné konzultace a často nereagoval na mé emaily. Navzdory všem zmíněným nedostatkům však nemůžu tvrdit, že zadání nebylo splněno a navrhuji práci hodnotit 50 body.
V práci je nejvíce prostoru věnováno teorii, kde se student věnuje několika metodám pro sledování objektů. Úvod je psán srozumitelně a až na pár překlepů (např. Kvalitau (str. 19), unimorfní (str. 40) aj.) bez chyb. V souvislosti se zněním zadání práce a pojetím praktické části, kde se student zabývá výhradně metodou detekce využívající integrální histogram, však nepovažuji za vhodné věnovat takový prostor ostatním metodám na úkor samotné implementaci. Studentova aplikace přes konzolové okno umožňuje spustit testovací sadu obrázků jako videosekvenci, v sekvenci vybrat objekt zájmu pro sledování jako šablonu a objekt v dalších snímcích sledovat. Jak je v práci zmiňováno, aplikace rozšiřuje již stávající práci, tedy stěžejní funkce jako výpočet integrálního histogramu a operace s tím související již byly k dispozici. Student se tedy měl více zaměřit na experimentování (např. kombinace histogramu s metodami popsanými v teoretické části za účelem zlepšení algoritmu – nedostatky zmíněné na str. 46) a neomezit se pouze na konstatování v závěru, jak práci do budoucna rozšířit. Někdy není zcela zřejmé, jaká část kódu je studentova a která je převzatá (viz. funkce compare_X() str. 44). Kód aplikace by místo několika funkcí, které se mnohdy nepřehledně navzájem volají, měl spíše obsahovat pár tříd s metodami, jejichž funkcionalita bude více zřejmá. Vyhodnocení efektivity algoritmu je omezeno na tvrzení, že sledování objektu pro video s rozlišením 480x360 px bylo plynulé, což je nedostatečné. Jako největší nedostatek považuji minimalistické pojetí řešení praktické části, zadání práce však bylo splněno.
eVSKP id 122753