Student Erik Zachar se v diplomové práci zabýval principem a podstatou chromatické pupilografie. Prostudoval principy a metody používané v této oblasti, které v práci popsal. Navrhnul metodu segmentace, naměřil data, která zpracoval a výsledky v práci popsal. Navržená metoda segmentace poskytuje průměrné výsledky. Diplomant mohl více analyzovat případy, kdy detekce selhává a pokusit se je napravit. Není proto jasné, jak navržená metodika pro extrakci křivek ovlivňuje získané výsledky. V případě prezentace výsledků v kapitole 7.3 ji mohl rozdělit na podkapitoly, kde by popsal, co je cílem dané analýzy. Takto působí tato kapitola poměrně chaoticky a nekoncepčně. I když cílem práce bylo především ověřit funkci měřícího systému a navrhnout metodiku zpracování, tak mohlo být změřeno více subjektů. Také diplomant mohl i tak porovnat, jak se získané křivky mezi subjekty liší.
Student během semestru konzultoval poměrně zřídka a velkou část textu práce zpracoval až těsně před odevzdáním. Finální text tak nebyl vedoucím práce kontrolován. Celkově hodnotím práci a přístup studenta stupněm C/70b. Points proposed by supervisor: 70

Předložená práce pojednává o chromatické pupilografii. Práce je logicky členěna do devíti kapitol na 49 stranách.
V rámci teoretického úvodu jsou popsány základy lidského zraku a představení pupilografie samotné. I přes drobné překlepy je tato část napsána dobře a poskytuje dobrý základ pro další práci. V další teoretické kapitole jsou popsány možnosti segmentace zornice. Zde bych očekával hlubší vhled do problematiky, aktuálně je popsáno šest metod z pěti literárních zdrojů. Kapitola pět je z mého pohledu v práci obsažena na nevhodném místě, lepší by bylo zařadit ji do diskuze pro srovnání s výsledky autora práce.
V rámci praktické části práce je představen navržený experiment měření. Z práce není zřejmé, zda byl experiment schválen etickou komisí pro biomedicínský výzkum a ani to, zda dotazník byl s někým konzultován. Měření samotné probíhalo na prototypu pupilografu, který je vyvíjen na UBMI. Vlastní analýza obrazových dat je poměrně jednoduchá. Samotná detekce zornice pomocí kruhové Houghovy transformace je v pořádku. Problém vidím v následném zpracování, kde není úplně vhodně použita interpolace chybějících úseků signálu díky mrkání. Spolu s následnou filtrací a průměrováním přes 5 epoch signálu vznikají artefakty, které nejsou dostatečně vysvětleny. Zároveň v práci postrádám diskuzi nejdůležitějšího parametru, na kterém je vyhodnocení založeno, „baseline“. Autor uvádí, že hodnota byla získána jako průměr z počáteční půl sekundy v každém bloku, ale není diskutována variabilita této hodnoty napříč daným subjektem. U obrázku 7-10 je hodnota baseline ovlivněna také použitou interpolací a filtrací. Veličiny popsané v podkapitole 7.2 postrádají reference, ačkoli jde o převzaté metriky. U parametru maximální rychlost konstrikce a dilatace (rovnice 7.2) je vzorec uvedený ve spojitém tvaru, ačkoli autor pracuje s diskrétním časem. Závěry stanovené studentem jsou v kontextu výsledků v pořádku, ale otázkou zůstává věrohodnost a robustnost navrženého řešení. U některých signálů v přílohách je patrné, že u některých subjektů byly průměrovány epochy, které byly velmi rozdílné.
Práce zadání splňuje, nicméně samotné zpracování dat mohlo být v textu více komentováno. Práci doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnocení dobře (C – 70 bodů). Topics for thesis defence:

1. Zdokumentujte jednotlivé fáze zpracování dat – ukažte pro dva subjekty (A2_1000 ms a A3_1000 ms) postup zpracování. Tzn. surové signály po extrakci z videa, vliv interpolace, vliv filtrace na jednotlivé epochy. Zároveň do jednoho obrázku srovnejte hodnoty „baseline“ pro všech 5 epoch a zobrazte všech pět průběhů přes sebe a i výsledek průměrování.

Points proposed by reviewer: 70