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Anat Levin Departamento de Matemática e Ciência da Computação Edifício Ziskined, sala 224 Instituto Weizmann de Ciência Rehovot, 76100 Israel Telefone: 972-8-934-3702 Meus interesses de pesquisa estão nas áreas de Visão Computacional, Computação Gráfica e Aprendizado de Máquina. Em particular, trabalhei em fotografia computacional, visão de baixo e médio nível. 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: Display Automulticópico de Grande Escala SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, julho de 2016. PDF A. Levin, H. Maron, M. Yarom . Exibição sensível à luz passiva e sensível ao ponto de vista do conteúdo 3D ICCP, maio de 2016 PDF nbspEslides nbspResultados I. Gkioulekas, A. Levin, F. Durand, T. Zickler. Decomposição do Caminho Luminoso em escala de mícron usando a interferometria SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, agosto de 2015. Página do projeto T. Xue, M. Rubinstein, N. Wadhwa, A. Levin, F. Durand, W. T. Freeman. Refrações para medir a profundidade e a velocidade do fluido a partir do vídeo ECCV, setembro de 2014. PDF Página de projeto D. Glasner, T. Zickler, A. Levin. Uma tela de refletância SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, agosto de 2014. Página de Projeto PDF N. Efrat, D. Glasner, A. Apartsin, B. Nadler, A. Levin. Modelos precisos de desfocagem vs. Priores de imagem em super-resolução de imagem única ICCV, Dez. 2013. Página de Projecto PDF I. Gkioulekas, S. Zhao, K. Bala, T. Zickler, A. Levin. Renderização Inversa de Volume com Dicionários de Materiais SIGGRAPH Asia, ACM Transactions on Graphics, novembro de 2013. Página do Projeto em PDF A. Levin, D. Glasner, Y. Xiong, F. Durand, W. Freeman, W. Matusik, T. Zickler. Fabricando BRDFs em Alta Resolução Espacial Usando Óptica de Onda SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, julho de 2013. Página do Projeto A. Levin, B. Nadler, F. Durand, W. T. Freeman. Complexidade Patch, Correlações Finite Pixel e Denoising Ideal. Conferência Europeia sobre Visão Computacional (ECCV), outubro de 2012. PDF Versão estendida, MIT-CSAIL-TR-2012-022 Slides S. Hasinoff, A. Levin, P. Goode e W. Freeman. Imagem de Reflexão Difusa com Aplicações Astronômicas. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), novembro de 2011. PDF A. Levin e B. Nadler. Denoising de Imagem Natural: Otimalidade e Limites Inerentes. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2011. Dados em PDF A. Levin, Y. Weiss, F. Durand, W. T. Freeman. Otimização da Verossimilhança Marginal Eficiente na Deconvolução Cega. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2011. PDF Extended TR Code A. Levin. Analisando a profundidade de conjuntos de abertura codificados. Proc. da Conferência Europeia sobre Visão Computacional (ECCV), setembro de 2010. PDF A. Levin e F. Durand. Visão Linear de Síntese Usando um Campo de Luz de Diferença de Dimensionalidade Anterior. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2010. Página do projeto T. S. Cho, A. Levin, F. Durand, W. T. Freeman. Remoção de desfoque de movimento com exposições parabólicas ortogonais. IEEE International Conf. em fotografia computacional (ICCP), abril de 2010. Página do projeto A. Levin, S. Hasinoff, P. Verde, F. Durand, W. Freeman T. Análise de Frequência 4D de Câmeras Computacionais para Extensão de Profundidade de Campo. SIGGRAPH, ACM Transactions on Graphics, agosto de 2009. Página do projeto A. Levin, Y. Weiss, F. Durand, W. T. Freeman. Compreender e avaliar algoritmos de deconvolução cega. Melhor vice-campeão do prêmio de papel. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2009. PDF Extended TR Motion blur Slides de dados A. Levin, A. Rav-Acha, D. Lischinski. Esteira Espectral. IEEE Trans. Análise de Padrões e Inteligência de Máquinas, outubro de 2008. PDF A. Levin, W. T. Freeman, F. Durand. Entendendo as trocas de câmeras através de uma análise bayesiana das projeções de campo de luz. Proc. da Conferência Europeia sobre Visão Computacional (ECCV), Marselha, França, outubro de 2008. Versão da conferência muito comprimida Versão ampliada, Slides de Código MIT-CSAIL-TR-2008-049 A. Levin, P. Sand, TS Cho, F. Durand WT Freeman. Fotografia Invariante por Movimento. 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 em PDF A. Levin, A. Rav-Acha, D. Lischinski. Esteira Espectral. Melhor vice-campeão do prêmio de papel. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), Minneapolis, Junho de 2007 Página de Projetos do Slides em PDF Extended TR (Também Aparecida, PAMI 2008) A. Inclin D. Lischinski e Y. Weiss. Uma Solução de Forma Fechada para Estampagem de Imagens Naturais. IEEE Trans. Análise de padrões e inteligência de máquina, fevereiro de 2008 PDF A. Levin e Y. Weiss. Separação assistida pelo usuário de reflexões de uma única imagem usando um prior de esparsidade. IEEE Trans. Análise de Padrões e Inteligência de Máquinas, set. 2007 PDF A. Levin. Deblurring movimento cego usando estatísticas de imagem. Avanços em Sistemas de Processamento de Informações Neurais (NIPS), dezembro 2006 PDF Images A. Levin D. Lischinski e Y. Weiss. Uma Solução de Forma Fechada para Estampagem de Imagens Naturais. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2006, Nova York PDF Extended TR (também aparecido, PAMI 2008) Slides CodeImages A. Levin e Y. Weiss. Aprendendo a combinar a segmentação bottom-up e top-down. Melhor prêmio de papel da Longuet-Higgins. Proc. da Conferência Europeia sobre 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, agosto de 2004. Código da página de resultados Esta página foi recentemente slashdotted PS PDF SlidesA. Levin e R. Szeliski Odometria Visual e Correlação de Mapas. IEEE Conf. em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), junho de 2004, Washington DC PDF PS A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss Separando Reflexões de uma Única Imagem Usando Características Locais. IEEE Conf. em 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 um prior de esparsidade. Proc. da Conferência Europeia sobre 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. Imagem sem costura de costura no domínio de gradiente. Proc. da Conferência Europeia sobre Visão Computacional (ECCV), Praga, Maio de 2004. Resumo PDF A. Levin, A. Zomet, S. Peleg e Y. Weiss. Imagem sem costura de costura no domínio de gradiente. Relatório Técnico da Universidade Hebraica, 2003-82. Resumo PDF A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss. Aprendendo como se inspirar nas estatísticas globais de imagens. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), outubro de 2003, Nice, França. Resumo PDF PS A. Levin, P. Viola e Y. Freund. Melhoria não supervisionada de detectores visuais usando co-treinamento. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), outubro de 2003, Nice, França. Resumo PS PDF A. Levin, A. Zomet e Y. Weiss. Aprendendo a Perceber Transparência das Estatísticas de Cenas Naturais. Finalista do prêmio de melhor aluno de Ben Wegbreit. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais (NIPS) dezembro de 2002, Vancouver, Canadá. Resumo PDF A. Shashua e A. Levin. Ranking com Grande Princípio de Margem: Duas Abordagens. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais (NIPS) dezembro de 2002, Vancouver, Canadá. Resumo PS PDF A. Levin e A. Shashua Análise de Componentes Principais sobre subespaços contínuos e interseção de meio-espaços. Proc. da Conferência Européia sobre Visão Computacional (ECCV), maio de 2002, Copenhague, Dinamarca. Resumo PDF PS A. Levin e A. Shashua Revisitando Tensores de Forma de Visão Única: Teoria e Aplicações. Proc. da Conferência Européia sobre Visão Computacional (ECCV), maio de 2002, Copenhague, Dinamarca. Resumo PS PDF A. Shashua A. Levin e S. Avidan Pesquisa Múltipla: Uma Nova Abordagem ao Reconhecimento Baseado na Aparência. Proc. do Int. Conf. no Pattern Recog. (ICPR), agosto de 2002, cidade de Quebec, Canadá. Resumo PDF PS A. Shashua, R. Meshulam, L. Lobo, A. Levin e G. Kalai. Teoria da representação em problemas de visão computacional. Relatório Técnico 2002-44, Centro Leibniz de Pesquisa, Escola de Ciência da Computação e Eng. Universidade Hebraica de Jerusalém, julho de 2002 Resumo PDF A. Shashua e A. Levin Codificação Linear de Imagens para Regressão e Classificação usando o Princípio Tensor-rank. IEEE Conf. em Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), dezembro de 2001, Havaí. Resumo PDF PS A. Levin L. Wolf e A. Shashua Tensores de forma de variância de tempo para cenas com pontos móveis de multiplicação. IEEE Conf. em Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), dezembro de 2001, Havaí. Resumo PS PDF A. Shashua e A. Levin Modelo de Movimento Infinitesimal Multi-frame para a Reconstrução de Cenas (Dinâmicas) com Múltiplos Objetos em Movimento Linear. Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV), julho de 2001, Vancouver, Canadá. Resumo PS Renderização de Volume PDFInverso com Dicionários de Material Anat Levin (Instituto Weizmann de Ciência) Por favor LOG IN para ver o vídeo. Data: 28 de outubro de 2015 Materiais translúcidos são onipresentes e simular sua aparência requer parâmetros físicos precisos. No entanto, parâmetros fisicamente precisos para materiais de dispersão são difíceis de adquirir. Introduzimos uma estrutura de otimização para medir as propriedades de espalhamento a granel de materiais homogêneos (função de fase, coeficiente de dispersão e coeficiente de absorção) que é mais precisa e mais aplicável a uma ampla gama de materiais. A otimização combina descendente de gradiente estocástico com renderização de Monte Carlo e um dicionário de material para inverter a equação de transferência radiativa. Ele oferece várias vantagens: (1) não requer isolamento de eventos de dispersão única (2) permite a medição de 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. 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 as nano-dispersões prescritas e mostrando que os parâmetros recuperados correspondem aos previstos pela teoria de Lorenz-Mie. Também fornecemos uma tabela de parâmetros de espalhamento 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 um Prof. Associado no Weizmann Inst. of Science, Israel, fazendo pesquisa no campo da imagem computacional. Atualmente é professora visitante em licença sabática no Departamento de EE de Stanford com o Prof. Wetzstein. Ela recebeu seu Ph. D. da Universidade Hebraica em 2006, e passou alguns anos como posotdoc no MIT CSAIL. wisdom. weizmann. ac. il/ Criado: quarta-feira, 28 de outubro de 2015Como vamos interagir com a realidade virtual Um exoesqueleto robótico para as Américas Paralisadas Digital Divide Persistente As tecnologias que poderiam impedir o vírus Zika agora disponível: Inovadores com menos de 35 anos 2013 Veja a lista de 2013 raquo Anat Levin, 31 Novas câmeras e algoritmos capturam o potencial das imagens digitais Weizmann Institute of Science Embora uma câmera digital seja uma peça impressionante de equipamento, é a mesma em seu design básico como a antiga câmera cinematográfica: uma lente focaliza 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, um 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 nos computadores. E cada vez mais, ela está explorando novos designs de câmeras. Antes da fotografia digital, nós capturávamos imagens em um filme, e o filme era mais ou menos o fim da história, diz ela. 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, é claro, torna toda a imagem borrada. 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 desfoque de todos os objetos. Um computador separado processa a imagem hoje, mas um modelo de produção da câmera poderia eventualmente fazer o processamento a bordo. Trabalhando com colegas do MIT, Levin também propôs um design de lente que daria a uma câmera maior profundidade de campo, aumentando a quantidade de uma cena - próxima e distante - que pode ser focalizada ao mesmo tempo. Peças quadradas cortadas de lentes com distâncias focais diferentes são sobrepostas sobre a lente normal. Cada quadrado se concentra em uma área a uma distância diferente da câmera. Usando as informações de todas as lentes, Levin pode recalcular toda a imagem para aumentar a profundidade de campo, ou até mesmo focar em objetos que estão mais próximos ou mais distantes depois que a foto foi tirada. --Kurt Kleiner Chega de desfoque: a imagem borrada de um carrinho de brinquedo em movimento foi tirada com uma câmera tradicional. A imagem clara foi tirada com a câmera modificada Levins. O sensor da câmera se move de um lado para o outro durante a exposição, borrando todos os objetos em movimento e estacionários igualmente, não importando o quão rápido cada objeto esteja se movendo. Levin desenvolveu um algoritmo que pode remover esse desfoque uniforme para produzir uma imagem nítida. Fonte: Fotografia Invariante por Movimento de Levin, Sand, Cho, Durand, Freeman. Um novo foco: Levin e seus colegas projetaram uma rede de lentes diferentes que podem ser colocadas sobre uma lente normal da câmera. Cada lente foca em 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 nítido. À direita, ela moveu o plano de foco para as figuras nos fundos. Fonte: Análise de Frequência 4D de Câmeras Computacionais para Extensão de Profundidade de Campo por Levin, Hasinoff, Green, Durand, Freeman.