Student si řádně prostudoval potřebná témata jak technické části (postupy využití neuronových sítí a zpracování multimediálních záznamů), tak i teorii filmové produkce a střihu. Student si vyhledával studijní materiály samostatně.

Práce i technická zpráva byla dokončena v dostatečném předstihu a byla průběžně konzultována.

Text zprávy je zpracován pečlivě a dobře se drží tématu. V úvodu návrhu se však otevírá prostor pro diskuzi o tom, jaké konkrétní informace potřebuje autor z videa a audia získat, aby mohl automaticky a kvalitně rozhodnout o výsledné podobě střihu – tedy co přesně bude v záznamech měřit, analyzovat a jak tato data následně využije k rozhodování. Vhodné by bylo také hlouběji diskutovat možná kritéria kladená na výsledné video, jako jsou požadovaná délka záznamu, dynamičnost či vyváženost pokrytí mluvčích. Samotný návrh logiky predikce klíčových scén, respektive automatického výběru záběrů a střihu, by mohl být v některých detailech srozumitelnější, neboť realizace řešení čistě podle stávajícího popisu může být pro čtenáře málo srozumitelná. Využití neuronových sítí je sice v obecné rovině popsáno na různých místech zprávy, ale ve výsledku by bylo přínosné jasněji specifikovat, jak konkrétně jsou sítě použity (např. při analýze audia) a jaké jsou jejich požadované výstupy; integrace atributů z audia do výsledného postupu není moc metodická. U výpočtu skóre v rovnici 3.1 chybí vysvětlení, proč je kompoziční atribut formulován formou penalizace. Atributy jsou sice vhodně navrženy v rozmezí 0.0–1.0, v práci však chybí diskuze o rozsahu jednotlivých vah či o jejich celkovém součtu. Z hlediska formální úpravy se seznam obrázků jeví jako nadbytečný a názvy obrázků vykazují nevyvážený rozsah, přičemž klíčové informace by měly být standardně obsaženy přímo v textu, nikoliv v názvu obrázku. V teoretické části autor velmi dobře vysvětluje, jak bude studovaná znalost v návrhu využita, v některých pasážích však zachází až do zbytečných detailů už vlastního návrhu. Kapitola 3.7 působí v kontextu návrhu poněkud nekoncepčně, neboť tato zjištění by bylo vhodnější diskutovat v rámci experimentů a následně je promítnout přímo do výsledného návrhu řešení.

Prohlášení autora o využití umělé inteligence by mělo lépe specifikovat, jakým způsobem a k čemu konkrétně byly AI nástroje využity.

Realizační řešení je postaveno na frameworku Tauri pro integraci aplikační a prezentační části, přičemž aplikační část tvoří řada Python skriptů, které využívají existující nástroje pro analýzu videa (knihovny Google MediaPipe) a audia (NN Silero VAD) k extrakci potřebných atributů. Diagram tříd na obrázku 4.1 prezentuje funkční architekturu analytické části systému, samotný datový model však není jasně specifikován a z práce není zřejmé, jak se s metadaty pracuje; čas střihu a identifikátor zdroje ve výpisu 4.1 představují spíše datovou strukturu než ucelený datový model. Realizace logiky automatického výběru záběru a střihu je řešena formou série zanořených podmínek, což poněkud zhoršuje srozumitelnost kódu a také jeho rozšiřitelnost či případné budoucí úpravy. 

Systém byl testován na vlastní základní datové sadě, přičemž jako referenční řešení byl použit autorův ruční střih. U tohoto referenčního řešení by bylo vhodné doplnit diskuzi o tom, proč je zrovna tento výsledný střih optimální, neboť veškeré hodnocení automatického střihu je v práci provedeno pouze formou slovního popisu. Prostor pro zlepšení se tak nabízel v realizaci testování s uživateli, kdy by nezávislí uživatelé hodnotili kvalitu různých variant střihu podle předem stanovených kritérií, jako jsou srozumitelnost, plynulost, atraktivita, pokrytí klíčových osob či jiné požadované atributy výsledného videa. Vyhodnocení navrženého GUI je rovněž pouze slovní, přičemž komunikace stavu systému v uživatelském rozhraní, například prostřednictvím změn stavové ikony na obrázku 4.6, není zcela zřetelná a je obtížně identifikovatelná. 

Zdrojové kódy obsahují autorství i komentáře u klíčových částí řešení.

Evaluation level: zadání splněno a práce obsahuje podstatná rozšíření

Autor v práci konkrétně využívá neuronové sítě k detekci obličeje, jeho klíčových bodů a k detekci lidské řeči. Pro komplexnější pohled by bylo užitečné se obeznámit i s problematikou automatického střihu z více kamer v zadané doméně, včetně možnosti využití neuronových sítí přímo na tuto úlohu. Při návrhu se autor dívá na problém sekvenčním (on-line) způsobem, přestože se jedná o off-line zpracování, kdy má všechna data v době analýzy již k dispozici. V tomto ohledu se nabízel prostor pro zvážení správnějšího postupu, který by optimalizoval výběr záběrů a střihů podle požadavků na výsledné video s využitím všech dat.

Autor nad rámec zadání navrhl a vytvořil aplikaci s GUI. Navržené GUI sice vzniklo bez specifikace uživatelských potřeb a klíčových procesů, což odpovídá spíše návrhu zaměřenému na systém (system-centered design) oproti dnes standardně používanému návrhu zaměřenému na uživatele (user-centered design), avšak jelikož toto rozhraní nebylo vyžadováno, lze jeho návrh a realizaci hodnotit pozitivně jako práci navíc.

Výběr studijních pramenů je plně v souladu se zadáním a tématem práce. Student využil relevantní zdroje a všechny převzaté prvky jsou řádně odlišeny od vlastních výsledků a úvah. Informační zdroje bez recenzního řízení (např. blogy), odkazy na existující produkty, manuály či dokumentaci je však vhodné uvádět pouze jako poznámku pod čarou, nikoliv jako zdroj ověřených teoretických poznatků v seznamu literatury.

Bylo by vhodné trochu více studovat problematiku automatického střihu, a to i s využitím neuronových sítí, a při vlastním návrhu se již opřít o existující znalosti. A v případě rozšíření zadání o návrh a realizaci GUI, pak i tuto problematiku.