VÁCA, O. Biometrie oční duhovky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.

Posudky

Posudek vedoucího

Mézl, Martin

Předložená práce se zabývá biometrií oční duhovky. Práce je členěna do 7 kapitol na 39 stranách. Obsahem práce je rešerše metod, které se používají v biometrii obecně a se zaměřením na snímání a detekci oční duhovky. V praktické části student navrhl na zařízení Raspberry Pi jednoduché zařízení pro snímání oční duhovky. Návrh zařízení je doplněn řadou experimentů, které diskutují jak akviziční geometrii zařízení, tak i vliv osvětlení na kvalitu výsledného obrazu. V rámci zpracování získaných obrazů byly použity metody předzpracování obrazu a následné segmentace zornice a duhovky. Předložené výsledky na 10 subjektech jsou dostatečně kvalitní pro další práci se zařízením. Samotné rozpoznání jedince (část bodu 5 zadání) je diskutováno pouze na základě subjektivního srovnání několika snímků. Zadání práce považuji za splněné. Po formální stránce vykazuje práce celou řadu nedostatků. Zásadním problémem je posun v číslování obrázků a odkazů na ně v textu. Dále vytýkám drobné překlepy a chyby. Práce cituje 19 položek literatury, nicméně vzhledem k praktické realizaci zařízení je to dostačující počet. Student na tématu pracoval samostatně, konzultace i přes upozornění u obhajoby semestrálního projektu nevyhledával. Realizace zařízení ani samotný text nebyly předloženy ke kontrole. Kladně na předložené práci hodnotím, že zařízení je prezentováno jako celek ve funkční podobě včetně části zpracování obrazu. Přesto mám pocit, že část testování a následné biometrie mohla být na lepší úrovni. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou dobře (C – 75 bodů).

Navrhovaná známka
C
Body
75

Posudek oponenta

Králík, Martin

Student Ondřej Váca se ve své práci zabývá biometrií duhovky. V teoretické části nejprve shrnuje různé biometrické metody a následně podrobně rozebírá problematiku, spojenou s biometrickým snímáním oční duhovky. V praktické části pak realizuje systém založený na platformě Raspberry Pi a kameře NoIR Camera V2. Za pomoci tohoto systému pak pořídil databázi snímků levého oka od 10 dobrovolníků, u těchto snímků provedl detekci vnější a vnitřní hrany duhovky a provedl normalizaci snímků s diskuzí výsledků. Dílčí kroky práce student vhodně komentuje. Tím je splněno zadání v plném rozsahu. Je nicméně škoda, že se student rozhodl vyhodnotit podobnost snímků pouhým subjektivním srovnáním, byť se extrakcí rysů duhovky zabývá v rešerši. Úroveň celé práce snižuje formální úprava. Práce je protkaná řadou překlep a chyb z nepozornosti (například chyba v prvním odstavci kapitoly 1), obrázky nejsou vždy zarovnány na střed, tabulky mají popis pod tabulkou a ne nad ní. Největší problém nicméně vidím v posunutém číslování obrázků, kdy odkaz na obrázek v textu neodpovídá správnému číslu a to pak zhoršuje orientaci ve výsledcích práce. Student čerpá z 19 literárních zdrojů, zhruba v polovině případů se jedná o odborné texty. Práci studenta doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnotit stupněm C - 78 bodů.

Navrhovaná známka
C
Body
78

eVSKP id 126734