CHMELÍKOVÁ, L. Bezkontaktní měření tepové frekvence z obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Studentka navrhla způsob bezkontaktního měření tepové frekvence z barevných změn obličeje způsobených pulzací krve. Navržený způsob zdařile kombinuje detekci obličeje ve videosekvenci, separaci signálů metodou nezávislých komponent, techniky filtrace signálu a spektrální analýzy. Dále je práce rozšířena o analýzu vlastností algoritmů pro sledování obličeje v prostoru se záměrem využít tyto algoritmy pro odstranění vlivu pohybu, ale kvůli nutnosti použít při realizaci průmyslovou kameru s fixní rovinou ostrosti nebyl po dohodě s vedoucím sledovací algoritmus do výsledného programu začleněn. Volba metody pro detekci obličeje, výběr algoritmu JADE pro realizaci metody nezávislých komponent i volba způsobů ověření korektnosti detekčních algoritmů je promyšlená a svědčí o důkladném pochopení problematiky. Navržený program je plně funkční a jeho funkcionalita byla ověřena na skupině deseti probandů. Korektnost výpočtu tepové frekvence z analýzy barevných změn obličeje byla ověřena srovnáním s pletysmogramem měřeným současně s videozáznamem. Z rozsáhlého hodnocení výsledků je dobře patrné, že navržený program měří tepovou frekvenci přesně. Studentka přistupovala k vypracování práce velmi aktivně celý rok, samostatně přicházela s dalšími nápady a její svědomitý přístup se odrazil i ve vypracování práce, kterou hodnotím jako výbornou i přes občasné výskyty jazykových nedostatků.
Študentka Lucie Chmelíková sa v rámci diplomovej práce zaoberala problematikou bezkontaktného merania tepovej frekvencie z tváre subjektu. Úvod práce tvorí stručný popis faktorov ovplyvňujúcich tepovú frekvenciu človeka a prehľad rôznych prístupov k jej meraniu. Následne práca obsahuje teoretický popis algoritmov detekcie a sledovania tváre v obraze, konkrétne Viola-Jones, Kanade-Lucas-Tomasi a CAM Shift, ako aj popis metód merania tepovej frekvencie z videa subjektu. Tu študentka uvádza metódu založenú na pohybe hlavy a metódu vychádzajúcu z detekcii farebných zmien v tvári subjektu. Následne boli otestované algoritmy sledovania tváre KLT a CAM Shift pri rôznych podmienkach snímania. Aj napriek testovaniu rôzných faktorov ovplyvňujúcich scénu nadobudnuté výsledky sú len ťažko interpretovateľne z dôvodu chýbajúcej x-ovej osy vo všetkých grafoch kapitoly 5. Záver teoretickej časti tvorí popis analýzy ICA so zameraním na použitý algoritmus JADE a spektrálnej analýzy signálu založenej na Fourierovej transformácii. Celkovo je teoretická časť práce rozumne popísaná len z občasnými nezrovnalosťami. V praktickej časti práce študentka popisuje vytvorený algoritmus Podľa môjho názoru by si táto časť zaslúžila rozšíriť a to aj na úkor niektorých teoretických častí. Záver práce tvorí popis metodiky merania vrátane popisu HW a zhodnotenie nameraných výsledkov, kde bol ako referenčný merací prístroj použitý fotopletysmograf. Meranie bolo realizované na 10 dobrovoľníkoch. Vzhľadom k zvolenej metóde detekcie pulzu by som ocenil bližší popis dobrovoľníkov (napr. etnikum, porast tváre atď.). Všetky hodnoty v tejto časti práce sú relevantne zhodnotené a diskutované. Po odbornej stránke je práca na dobrej úrovni, rušivo pôsobí len občasne prelínanie praktických meraní a teoretických definícii. Po formálnej stránke musím vytknúť chýbajúce popisky neiktorých obrákov. Zadanie práce pokladám za splnené a prácu hodnotím ako dobrú C (78 bodov).
eVSKP id 93574