О Т З Ы В
о выпускной квалификационной работе бакалавра
Бубенчикова Максима Александровича
«Сравнительный анализ методов нахождения особых точек на изображении»

К настоящему времени создано большое число разнообразных алгоритмов для сравнения изображений цифровых изображений. Большинство из них основано на поиске характерных точек, легко узнаваемых на разных изображениях одних и тех же предметов, которые можно однозначно определить вне зависимости от точки съёмки, освещённости, резкости и контрастности снимка. Такие точки называют ключевыми или особыми. Задачей работы было рассмотреть  разные алгоритмы нахождения особых точек на цифровых изображениях, сравнить их работу на разных типах изображений, определить устойчивость алгоритмов к зашумлённости изображения, изменению масштаба, яркости, контрастности, резкости, повороту. 
В работе рассмотрены детекторы особых точек Harris, Shi-Tomasi, FAST, SIFT, SURF, BRISK. Автором проделано исследование, как влияет изменение масштаба поворота и яркости изображения, а также добавление случайного шума на нахождение особых точек. Сделано сравнение скорости работы алгоритмов. Сделаны выводы о применимости рассмотренных алгоритмов для разных типов изображений. 
К сожалению, работа не лишена недостатков. 
Автор ничего не рассказал о том, какова мощность компьютера, на котором были получены результаты. Это делает неполными данные о скорости работы алгоритмов. 
Нет ни слова о том, какое программное обеспечение использовалось. Были ли это готовые продукты, создавался ли собственный софт, какие стандартные библиотеки были использованы.
Все тесты проводились только на одной фотографии и одном искусственном изображении, а для достоверности результатов было бы правильным рассмотреть несколько десятков снимков. И хотя автор говорит о том, что на рассмотренном снимке присутствуют области разных типов, тем не менее выходные данные испытаний были бы более убедительными, если можно было бы сделать статистический анализ по итогам обработки многих изображений разных типов.
Не было рассмотрено влияние изменения резкости снимка на поиск особых точек.
Нет численных характеристик случайного шума, изменений яркости и поворота, применяемых к изображениям для определения устойчивости алгоритмов, что необходимо было сделать для точной оценки результатов.
Считаю, что выпускную квалификационную работу бакалавра Бубенчикова Максима Александровича можно оценить на УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО.

Научный руководитель, 
доцент кафедры МЭС,
к.ф.-м.н.                                                                                                А. М. Ковшов
21 мая 2016