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Anat Levin Departamento de Matemática e Ciência da Computação Edifício Ziskined, sala 224 O Instituto Weizmann de Ciência Rehovot, 76100 Israel Tel: 972-8-934-3702 Meus interesses de pesquisa são nas áreas de Visão Computacional, Computação Gráfica e Aprendizagem Automática. Em particular eu trabalhei em fotografia computacional, baixa e visão de nível médio. Para mais detalhes sobre o meu trabalho, por favor, dê uma olhada na minha lista de publicações. Publicações: N. Efrat, P. Didyk, M. Foshey, W. Matusik, A. Levin Cinema 3D: Monitor Automultiscópico de Grande Escala SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Julho de 2017. PDF . Luz Passiva e Visor Exposição Sensível de Conteúdo 3D ICCP, Maio de 2017 PDF nbspSlides nbspResultados I. Gkioulekas, A. Levin, F. Durand, T. Zickler. Decomposição do Caminho da Luz em Micron-escala Usando a Interferometria SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Ago de 2017. Página do Projeto T. Xue, M. Rubinstein, N. Wadhwa, A. Levin, F. Durand, W. T. Freeman. Refração Wiggles para medir a profundidade do fluido e velocidade de vídeo ECCV, Set 2017. Página de projeto PDF D. Glasner, T. Zickler, A. Levin. A Reflectance Display SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Ago de 2017. PDF Project Página N. Efrat, D. Glasner, A. Apartsin, B. Nadler, A. Levin. Modelos de Borrão Precisos vs. Priores de Imagem em Imagem Única Super-Resolução ICCV, Dec 2017. Página de Projeto PDF I. Gkioulekas, S. Zhao, K. Bala, T. Zickler, A. Levin. Renderização Inversa de Volume com Dicionários Materiais SIGGRAPH Asia, ACM Transactions on Graphics, Nov 2017. Página de Projeto PDF A. Levin, D. Glasner, Y. Xiong, F. Durand, W. Freeman, W. Matusik, T. Zickler. Fabricando BRDFs em Alta Resolução Espacial Usando Onda Óptica SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, julho de 2017. Página do Projeto A. Levin, B. Nadler, F. Durand, W. T. Freeman. Complexidade de Patch, Correlações de Pixel Finito e Denoising Ótimo. Conferência Européia sobre Visão Computacional (ECCV), outubro de 2017. PDF Versão detalhada, MIT-CSAIL-TR-2017-022 Slides S. Hasinoff, A. Levin, P. Goode e W. Freeman. Imagem de reflexão difusa com aplicações astronômicas. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), Nov 2017. PDF A. Levin e B. Nadler. Imagem Natural Denoising: Optimality e limites inerentes. IEEE Conf. Sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2017. PDF Data A. Levin, Y. Weiss, F. Durand, W. T. Freeman. Otimização Marginal Eficaz da Verossimilhança em Deconvolução Cega. IEEE Conf. Sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2017. PDF Extended TR Code A. Levin. Analisando a Profundidade de Conjuntos de Abertura Codificados. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Setembro de 2010. PDF A. Levin e F. Durand. Síntese de Vista Linear Utilizando um Espaço de Dimensionalidade Campo de Luz Prévio. IEEE Conf. Sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2010. Página do Projeto T. S. Cho, A. Levin, F. Durand, W. T. Freeman. Remoção do borrão de movimento com exposições parabólicas ortogonais. IEEE International Conf. Sobre Fotografia Computacional (ICCP), abril de 2010. Página do Projeto A. Levin, S. Hasinoff, P. Green, F. Durand, W. T. Freeman. 4D Análise de Frequência de Câmaras Computacionais para Profundidade de Extensão de Campo. SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Agosto de 2009. Página do Projeto A. Levin, Y. Weiss, F. Durand, W. T. Freeman. Compreensão e avaliação de algoritmos de deconvolução cega. Melhor corredor de prêmio de papel. IEEE Conf. Em Visão de Computador e Reconhecimento de Padrão (CVPR), Junho de 2009. PDF Extended TR Dados de desfocagem de movimento A. Levin, A. Rav-Acha, D. Lischinski. Espectro Matting. IEEE Trans. Análise de Padrões e Inteligência de Máquinas, Outubro de 2008. PDF A. Levin, W. T. Freeman, F. Durand. Compreender os trade-offs da câmera através de uma análise bayesiana de projeções de campo de luz. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Marselha, França, Outubro de 2008. Versão muito espremida da conferência Versão ampliada, MIT-CSAIL-TR-2008-049 Código Lâminas A. Levin, P. Sand, TS Cho, F. Durand , WT Freeman. Fotografia Movimento-Invariante. SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Agosto de 2008. Página do Projeto PDF A. Levin, R. Fergus, F. Durand, W. T. Freeman. Imagem e profundidade de uma câmera convencional com uma abertura codificada. SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Agosto de 2007. Página do Projeto PDF A. Levin, A. Rav-Acha, D. Lischinski. Espectro Matting. Melhor corredor de prêmio de papel. IEEE Conf. (CVPR), Minneapolis, junho de 2007 PDF Extended TR (Também Apareceu, PAMI 2008) Slides Página do Projeto (incluindo dados de avaliação de matting de verdade terreno) A. Levin D. Lischinski e Y. Weiss. Uma Solução de Forma Fechada para Matting de Imagem Natural. IEEE Trans. Análise de Padrões e Inteligência de Máquina, Fev 2008 PDF A. Levin e Y. Weiss. Separação Assistida pelo Usuário de Reflexões de uma Única Imagem Usando uma Prioridade de Esparsidade. IEEE Trans. Análise de Padrões e Inteligência de Máquina, Set 2007 PDF A. Levin. Blind Motion Deblurring usando estatísticas de imagem. Avanços em Sistemas de Processamento de Informações Neurais (NIPS), Dez 2006 PDF Imagens A. Levin D. Lischinski e Y. Weiss. Uma Solução de Forma Fechada para Matting de Imagem Natural. IEEE Conf. Sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), Junho de 2006, Nova Iorque PDF Extended TR (Também Apareceu, PAMI 2008) Apresentações CodeImages A. Levin e Y. Weiss. Aprendendo a Combinar Segmentação Bottom-Up e Top-Down. Longuet-Higgins melhor prêmio de papel. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Graz, Áustria, Maio de 2006. PDF (modificado a partir da versão do processo) Slides A. Levin D. Lischinski e Y. Weiss Colorization using Optimization. SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, Aug 2004. Resultados Página Código Esta página foi recentemente slashdotted PS PDF SlidesA. Levin e R. Szeliski Odometria Visual e Correlação de Mapa. IEEE Conf. Em visão de computador e reconhecimento de padrões (CVPR), junho de 2004, Washington DC PS PDF A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss separando reflexos de uma única imagem usando recursos locais. IEEE Conf. Sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), Junho de 2004, Washington DC PS PDF A. Levin e Y. Weiss. Separação Assistida pelo Usuário de Reflexões de uma Única Imagem Usando uma Prioridade de Esparsidade. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Praga, Maio de 2004. Resumo PS PDF CodeImages (Última modificação: 13 de setembro de 2004) A. Levin, A. Zomet, S. Peleg e Y. Weiss. Seamless Image Stitching no domínio de gradiente. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Praga, Maio de 2004. Resumo PDF A. Levin, A. Zomet, S. Peleg e Y. Weiss. Seamless Image Stitching no domínio de gradiente. Relatório Técnico da Universidade Hebraica, 2003-82. Resumo PDF A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss. Aprendendo Como Inpaint a partir de estatísticas de imagem global. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), Oct 2003, Nice, França. Resumo PS PDF A. Levin, P. Viola e Y. Freund. Melhoria não supervisionada de detectores visuais usando co-treinamento. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), Oct 2003, Nice, França. Resumo PS PDF A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss. Aprender a perceber a transparência a partir da Estatística das Cenas Naturais. Finalista do prêmio Ben Wegbreit para o papel estudantil. Avanços em Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS) Dezembro de 2002, Vancouver, Canadá. Resumo PDF A. Shashua e A. Levin. Ranking com Grande Margem Princípio: Duas abordagens. Avanços em Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS) Dezembro de 2002, Vancouver, Canadá. Resumo PS PDF A. Levin e A. Shashua Análise de Componentes Principais sobre Subespacios Contínuos e Interseção de Meios-espaços. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Maio de 2002, Copenhaga, Dinamarca. Resumo PS PDF A. Levin e A. Shashua Revisitando Tensores de Forma de Visão Única: Teoria e Aplicações. Proc. Da Conferência Europeia sobre a Visão Computacional (ECCV), Maio de 2002, Copenhaga, Dinamarca. Resumo PS PDF A. Shashua A. Levin e S. Avidan Manifold Pursuit: Uma Nova Abordagem ao Aparecimento Baseado Reconhecimento. Proc. Do Int. Conf. No Reconhecimento de Padrão. (ICPR), agosto de 2002, Quebec City, Canadá. Resumo PS PDF A. Shashua, R. Meshulam, L. Wolf, A. Levin e G. Kalai. Sobre Teoria da Representação em Problemas de Visão Computacional. Relatório Técnico 2002-44, Centro Leibniz de Pesquisas, Faculdade de Ciências da Computação e Eng. A Universidade Hebraica de Jerusalém, julho de 2002 PDF A. Shashua e A. Levin Codificação de Imagem Linear para Regressão e Classificação usando o Princípio do Tensor-rank. IEEE Conf. Em visão de computador e reconhecimento de padrões (CVPR), Dez 2001, Havaí. Resumo PS PDF A. Levin L. Wolf e A. Shashua Tempo-variando Tensores de Forma para Cenas com Multiply Moving Points. IEEE Conf. Em visão de computador e reconhecimento de padrões (CVPR), Dez 2001, Havaí. Abstract PS PDF A. Shashua e A. Levin Modelo de movimento infinitesimal multi-frame para a reconstrução de cenas (dinâmicas) com vários objetos movendo-se linearmente. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), julho de 2001, Vancouver, Canadá. Resumo PS PDFInverse Volume Rendering com Dicionários Materiais Anat Levin (Instituto Weizmann de Ciências) Faça login para ver o vídeo. Data: 28 de outubro de 2017 Materiais translúcidos são onipresentes, e simulando sua aparência requer parâmetros físicos precisos. No entanto, os parâmetros fisicamente precisos para materiais de dispersão são difíceis de adquirir. Introduzimos um quadro de otimização para medir as propriedades de dispersão em massa de materiais homogêneos (função de fase, coeficiente de dispersão e coeficiente de absorção) mais precisos e mais aplicáveis ​​a uma ampla gama de materiais. A otimização combina descida de gradiente estocástica com renderização de Monte Carlo e um dicionário de material para inverter a equação de transferência radiativa. Ele oferece várias vantagens: (1) não requer isolar eventos de espalhamento único (2) permite medir sólidos e líquidos que são difíceis de diluir (3) retorna parâmetros em unidades fisicamente significativas e (4) não restringe A forma da função de fase usando Henyey-Greenstein ou qualquer outro modelo de baixo parâmetro. Nós avaliamos nossa abordagem criando uma configuração de aquisição que coleta imagens de uma placa de material sob iluminação RGB de feixe estreito. Nós validamos os resultados medindo nano-dispersions prescritas e mostrando que os parâmetros recuperados combinam aqueles previstos pela teoria de Lorenz-Mie. Também fornecemos uma tabela de parâmetros de dispersão RGB para alguns líquidos e sólidos comuns, que são validados simulando imagens coloridas em novas configurações geométricas que correspondem às fotografias correspondentes com menos de 5 erros. Anat Levin é Professora Associada no Weizmann Inst. Da ciência, Israel, fazendo a pesquisa no campo da imagem latente computacional. Ela é atualmente Professora Visitante em período sabático no departamento de EE de Stanford com o Prof. Wetzstein. Ela recebeu seu Ph. D. Da Universidade Hebraica em 2006, e passou um par de anos como um posotdoc no MIT CSAIL. Sabedoria. weizmann. ac. il/ Criado: quarta-feira, 28 de outubro de 2017Como vamos interagir com a realidade virtual Um Exoesqueleto Robótico para as Américas Paralisadas Divisão Digital Persistente As Tecnologias que Podiam Parar o Vírus Zika Agora Disponível: Inovadores Menos de 35 2017 Veja a Lista de 2017 Raquo Anat Levin, 31 Novas câmeras e algoritmos capturar o potencial de imagens digitais Weizmann Institute of Science Embora uma câmera digital é uma peça impressionante de equipamento, é o mesmo em seu projeto básico como a câmera de filme antiquado: uma lente foca uma imagem em um avião. A câmera digital simplesmente captura essa imagem com um chip sensível à luz em vez de filme. Anat Levin acha que podemos fazer mais. Levin, cientista sênior do Instituto Weizmann em Rehovot, Israel, está na vanguarda da fotografia computacional. Ela desenvolve maneiras de manipular imagens digitais, tanto dentro da câmera quanto em computadores. E cada vez mais, ela está explorando novos projetos de câmeras. Antes da fotografia digital, nós capturamos imagens em um filme, eo filme era mais ou menos o fim da história, ela diz. Agora, com a fotografia digital, o que temos na câmera não é o fim do processo. No ano passado, Levin inventou uma câmera e um algoritmo que, juntos, removem o borrão de movimento de uma imagem. Paradoxalmente, a câmera move seu sensor horizontalmente a uma velocidade variável enquanto a imagem está sendo exposta, o que naturalmente torna toda a imagem embaçada. No entanto, o movimento das câmeras é especialmente projetado para desfocar as partes móveis e estáticas de uma cena igualmente, e por uma quantidade conhecida. Assim, ela pode usar um algoritmo relativamente simples para remover o borrão de todos os objetos. Um computador separado processa a imagem hoje, mas um modelo de produção da câmera pode eventualmente fazer o processamento a bordo. Trabalhando com colegas do MIT, Levin também propôs um projeto de lente que daria uma câmera maior profundidade de campo, aumentando a quantidade de uma cena - perto e longe - que pode ser colocado em foco ao mesmo tempo. As peças quadradas cortadas a partir de lentes com diferentes distâncias focais são sobrepostas à lente normal. Cada quadrado focaliza uma área a uma distância diferente da câmera. Usando as informações de todas as lentes, Levin pode recalcular a imagem inteira para aumentar a profundidade de campo, ou até mesmo reorientar objetos que estão mais próximos ou mais distantes após a foto ter sido tirada. --Kurt Kleiner Não mais borrão: A imagem embaçada de um carro de brinquedo em movimento foi tomada com uma câmera tradicional. A imagem clara foi tirada com a câmera modificada de Levins. O sensor das câmeras move-se de um lado para o outro durante a exposição, desfocando todos os objetos em movimento e estacionários igualmente, não importa quão rápido cada objeto esteja se movendo. Levin desenvolveu um algoritmo que pode remover este borrão uniforme para produzir uma imagem clara. Fonte: Motion-Invariant Fotografia de Levin, Sand, Cho, Durand, Freeman. Um novo foco: Levin e colegas projetaram uma rede de diferentes lentes que podem ser colocados sobre uma lente de câmeras regulares. Cada lente focaliza uma área a uma distância diferente da câmera. Usando dados de todas as lentes, Levin pode escolher qual parte da foto está em foco. Na imagem à esquerda, o mouse está no plano de foco e parece afiado. À direita, ela moveu o plano de foco para as estatuetas na parte de trás. Fonte: 4D Análise de Frequência de Câmeras Computacionais para Profundidade de Extensão de Campo por Levin, Hasinoff, Green, Durand, Freeman.