‫‪11/3/2011‬‬ ‫המעבדה לראייה ומדעי התמונה‬ ‫רשימת פרויקטים לסמסטר אביב תשע"א (‪)2011‬‬ ‫להתייעצות ורישום ולקבלת עדכונים שותפים‪ ,‬נא לפנות ל‪:‬‬ ‫יוחנן ארז‪ ,‬חדר ‪ ,404‬טל‪jo@ee.technion.ac.il ,924-4224 .‬‬ ‫אלי אפלבוים‪ ,‬חדר ‪ ,409‬טל‪eliap@ee.technion.ac.il ,924-4223 .‬‬ ‫כלי שיט בלתי מאוישים (כשב"מים)‬ ‫רקע‪ :‬כלי שיט בלתי מאוישים (כשב"מים) נמצאים כיום בתנופת פיתוח‬ ‫בעולם‪ ,‬ועתידים למלא בעתיד משימות רבות הם בתחום המחקר‬ ‫האוקיאנוגרפי והן בתחום הביטחוני‪ .‬דוגמא לכלי שיט כזה הוא‬ ‫ה"פרוטקטור" שפותח ברפא"ל‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬הפרויקט יעסוק בזיהוי מכשולים בים‪ .‬נתמודד עם‬ ‫בעיות ייחודיות בסביבה הימית‪ ,‬כגון סביבה דינאמית‪ ,‬מטרה משתנה‪,‬‬ ‫טלטולי ים‪ ,‬הפרעות אופטיות הנובעות מלכלוכים ומים‪ ,‬תנאי תאורה‬ ‫משתנים‪ ,‬עיבוד מידע מתמונה פנוראמית‪ ,‬שילוב עם מערכות‬ ‫אלקטרוניות אחרות‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬התמודדות עם אתגר ייחודי‪ ,‬שיתוף פעולה עם חיל הים‪,‬‬ ‫הכרת שיטות בעיבוד תמונה ווידאו‪ ,‬פרויקט יוקרתי‪.‬‬ ‫‪Key words: Marine environment, target detection and tracking.‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫צילום פנים אופטימאלי לזיהוי והשוואה‬ ‫רקע‪ :‬פני האדם הם הגורם העיקרי לזיהויו‪ .‬במערכות רבות כגון‬ ‫תעודות זיהוי‪ ,‬מסמכים‪ ,‬מערכות אבטחה‪ ,‬מסדרי זיהוי‪ ,‬דרושות‬ ‫תמונות העומדות באפיונים מסוימים על מנת שיהיה אפשר לזהות אדם‬ ‫באופן חד משמעי‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬הפרויקט יעסוק בזיהוי חלקי פנים (עיניים אף פה)‬ ‫בצילומי פנים וביצירת תמונות בצורה אחידה‪ .‬המטרה היא לפתח‬ ‫יישום אשר יבקר על תהליך הצילום ויפסול צילומים שלא עומדים‬ ‫בקריטריונים מסוימים‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות בעיבוד תמונה ושיטות צילום‪ ,‬שיתוף פעולה‬ ‫עם משטרת ישראל‪.‬‬ ‫‪Key words: Passport photography, face detection‬‬ ‫מנחה‪ :‬אורי בריט ‪stinger@tx.technion.ac.il‬‬ ‫‪1‬‬ ‫מערכת חדשנית לראיית לילה בכלי רכב‬ ‫רקע‪ :‬יצרני הרכב משלבים כיום מערכות חכמות הכוללות מצלמות‪.‬‬ ‫אלביט מערכות פיתחה מצלמה מיוחדת לראיית לילה לשימוש בכלי‬ ‫רכב‪ .‬המצלמה מבוססת על קרן לזר באינפרא אדום‪ ,‬ומצלמה רגישה‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתמים לזיהוי מצב הרכב‬ ‫והכביש‪ ,‬גילוי הולכי רגל‪ ,‬סטייה מנתיב נסיעה ועוד‪.‬‬ ‫הפרויקט בשיתוף קבוצת פיתוח של אלביט מערכות‪.‬‬ ‫בפרויקט יש מקום למספר קבוצות סטודנטים‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬עיסוק בתחום התופס תאוצה בתעשייה‪ ,‬הכרת אלגוריתמים‬ ‫בעיבוד תמונה וניתוח ווידאו‪ ,‬ייתכן שיתוף עם חברת היי טק בתחום‪.‬‬ ‫‪Key words: Object tracking, video processing, intelligent transportation‬‬ ‫‪systems‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫זיהוי אוטומטי של כלי רכב‬ ‫רקע‪ :‬זיהוי כלי רכב מתבצע בד"כ על ידי לוחית רישוי‪ .‬במערכות‬ ‫אוטומטיות יש לעתים צורך לשלב גם מידע נוסף כגון מודל וצבע הרכב‪,‬‬ ‫לצורך זיהוי ודאי‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתמים לזיהוי כלי רכב על פי‬ ‫צבע‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬עיסוק בתחום התופס תאוצה בתעשייה‪ ,‬הכרת אלגוריתמים‬ ‫בעיבוד תמונה וניתוח ווידאו‪ ,‬ייתכן שיתוף עם חברת היי טק בתחום‪.‬‬ ‫‪Key words: Object tracking, video processing, intelligent transportation‬‬ ‫‪systems‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫זיהוי לוחית רישוי בתנאים קשים‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬מערכות אוטומטיות לזיהוי לוחיות רישוי של כלי רכב‬ ‫נכשלות לעתים קרובות בתנאי תאורה קשים‪ .‬בפרויקט זה נתמודד עם‬ ‫מקרים בעיתיים של זיהוי לוחית רישוי בתנאי צילום קשים (לילה‪ ,‬מזג‬ ‫אוויר‪ ,‬תנאי תאורה קשים וכו')‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת אלגוריתמים בעיבוד תמונה וניתוח ווידאו‪ ,‬שיתוף עם‬ ‫גורם חיצוני‪.‬‬ ‫‪Key words: Object tracking, video processing, intelligent transportation‬‬ ‫‪systems‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫זיהוי פגמים בייצור ‪image sensors‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬הפרויקט יעסוק בזיהוי פגים בצילומי פנים וביצירת‬ ‫תמונות בצורה אחידה‪ .‬המטרה היא לפתח יישום אשר יבקר על תהליך‬ ‫הצילום ויפסול צילומים שלא עומדים בקריטריונים מסוימים‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬התמודדות עם בעיות אמיתיות בתעשייה‪,‬הכרת ושימוש‬ ‫בשיטות חדשניות בעיבוד תמונה‪ ,‬שיתוף פעולה עם חברת קמטק‪.‬‬ ‫‪Key words: Anomaly detection, diffusion‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫‪2‬‬ ‫מערכת בקרה ותקשורת עבור נכים משותקים‬ ‫תיאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נשלב טכניקות של עקיבת ראש‪/‬עיניים‬ ‫וזיהוי כיוון הסתכלות לצורך בניית מערכת המאפשרת למשותקי גפיים‬ ‫להפעיל מערכות וממשקים שונים (מחשב‪ ,‬פתיחת דלתות וכו')‪.‬‬ ‫יישום אפשרי נוסף הוא הלחנה של מוסיקה עפ"י זיהוי מבט הנכה על‬ ‫גבי תפריט תווים ומקצבים‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬התמודדות עם בעיות אמיתיות‪,‬שליטה בשיטות חדשניות‬ ‫בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת‪ ,‬תרומה לקהילה‪.‬‬ ‫‪Key words: Virtual mouse/keyboard, man-machine interface, eye\gaze‬‬ ‫‪tracking‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫מערכת לחקירת ואימון נהגים‬ ‫רקע‪ :‬ניתוח התנהגותם של נהגים בזמן נהיגה מהווה נדבך חשוב‬ ‫במלחמה בתאונות הדרכים‪ .‬מחקרים חדשים מראים שניתן לאמן‬ ‫נהגים לעקיבה נכונה אחר מטרות בלי לגרום לחוסר תשומת לב בנעשה‬ ‫בכביש‪http://www.sciencedaily.com/releases/2010/06/100608092110.htm :‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נשלב טכניקות של עקיבת ראש\עיניים‬ ‫וזיהוי כיוון הסתכלות לצורך בניית מערכת המאפשרת לימוד וניתוח‬ ‫התנהגות נהגים בתנאי דרך ונהיגה שונים וכן מתן משוב לאימון נהגים‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬התמודדות עם בעיות אמיתיות‪,‬שליטה בשיטות חדשניות‬ ‫בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת‪ ,‬תרומה לקהילה‪.‬‬ ‫‪Key words: Driving simulator, eye tracking.‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫משחק מולטימידיה אינטראקטיבי מבוסס תנועות אדם‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬מטרת הפרויקט היא בניית מערכת משחקים‬ ‫המבוססת על מצלמה המזהה את השחקנים ותנועותיהם ויוצרת‬ ‫אנימציה ממוחשבת על המסך בדומה למערכת ‪Kinect‬‬ ‫של חברת מיקרוסופט ‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות מתקדמות בראיה ממוחשבת ואנימציה בתלת‬ ‫– מימד‪ ,‬עיסוק ביישום לשוק ההמוני‪.‬‬ ‫‪Key words: Gesture recognition, 3D animation‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫מערכת כיוון על בסיס תנועת עיניים‬ ‫רקע‪ :‬במהלך השנים האחרונות בוצעו במעבדה מספר פרויקטים‬ ‫המשלבים עקיבת עין על‪-‬בסיס מערכת כוונת הקסדה של חברת אלבית‬ ‫מערכות‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬במעבדה יוקדשו מספר פרויקטים שתכליתם השגת‬ ‫שיפורים משמעותיים בביצועי המערכת הקיימת דוגמת רגישות לתנאי‬ ‫תאורה‪ ,‬איכות כיול ועוד ‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬רכישת ידע ומיומנות באלגוריתמים לראיה‬ ‫ממוחשבת עיבוד תמונה ווידאו‪ .‬בשיתוף חברת אלביט‪.‬‬ ‫‪Key words: Eye tracking‬‬ ‫מנחה‪ :‬יוחנן ארז ‪jo@ee.technion.ac.il‬‬ ‫‪3‬‬ ‫שיפור תמונות אולטרא סאונד‬ ‫רקע‪ :‬בתחום ההדמיות הרפואיות‪ ,‬האבחון מבוסס מאוד על הניסיון‬ ‫והמיומנות של רופא מומחה‪ .‬לכל סוג הדמיה – בעיות ייחודיות משלה‪,‬‬ ‫למשל בצילום אולטרא סאונד קיימת תופעה של ‪ .Specular Noise‬יש‬ ‫חשיבות ביצירת כלים לאוטומציה של תהליכי אבחון וכן ליצירת כלים‬ ‫השוואתיים אובייקטיביים‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬נפעיל גישות גיאומטריות בעיבוד תמונה לשיפור‬ ‫תמונות אולטרא סאונד‪ .‬כלים אלה עושים שימוש בהסתכלות על תמונה‬ ‫כמשטח‪ .‬אחת השיטות נקראת ‪ .Ricci Flow‬נפעיל שיטה זו בתמונות‬ ‫אולטרא סאונד ונשווה את התוצאות לשיטות מקובלות‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות חדשניות בעיבוד תמונה‪ ,‬התמודדות עם בעיה‬ ‫בתחום הרפואי‪ ,‬השתתפות במחקר אקדמי‪.‬‬ ‫‪Key words: Ultrasound imaging, denoising, Ricci flow‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫שחזור ‪ 3D‬של משחקי כדורגל מצולמים במצלמות ווידאו‬ ‫רקע‪ :‬פרויקט זה מהווה חלק מסדרת פרויקטים המכוונים לפיתוח‬ ‫מערכת אוטומטית לזיהוי מצב נבדל במשחק כדורגל‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נשתמש בסרטי וידאו ממספר מצלמות‬ ‫לצורך שיחזור הסצנה התלת‪-‬ממדית המצולמת והטמעתה במערכת‬ ‫ניתוח המישחק‬ ‫וזיהוי מצב הנבדל‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬התמודדות עם בעיה קשה‪ ,‬חשיפה לשיטות מתקדמות‬ ‫בראיה ממוחשבת ושיחזור תלת‪-‬ממד מוידאו‪ ,‬השתתפות במחקר פעיל‬ ‫במעבדה‬ ‫‪Key words: 3D-reconstruction, SIFT algorithm, curvature, video‬‬ ‫‪processing.‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫סגמנטציה תלת מימדית בהדמיות רפואיות‬ ‫רקע‪:‬בשנים האחרונות נעשה שימוש נרחב במידול תלת‪-‬ממדי של‬ ‫הדמאות רפואיות דוגמת ‪ CT/MRI‬לצורך זיהוי רקמות חולות‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬במהלך הפרויקט נבחן שיטה חדשה לצורך זיהוי‬ ‫ואבחנה של רקמות חולות במודל תלת‪-‬ממדי של הדמאות רפואיות‪.‬‬ ‫שיטה זו מנצלת את המידע הגיאומטרי הגלום במודל התלת‪-‬ממדי‬ ‫ובעיקר במאפיין עקמומיות ‪ Ricci‬של מודל זה‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬חשיפה מעמיקה לתחום של דימות רפואי‪ ,‬מידול תלת‪-‬ממד‬ ‫והפעלת גישות גיאומטריות בעיבוד תמונה‪ ,‬הימצאות בחזית המחקר‬ ‫בעולם בתחום זה‪.‬‬ ‫‪Key words: Segmentation, CT\MRI slices, 3D modeling, Ricci curvature‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫‪4‬‬ ‫סגמנטציה של תמונות רפואיות על‪-‬פי אנטרופיה‬ ‫רקע‪ :‬סגמנטציה מהווה תהליך עיקרי ומכריע לגבי היכולת לניתוח‬ ‫מדוייק של תמונות רפואיות על ידי הרופא המטפל‪.‬‬ ‫למשל‪ ,‬הפרדה טובה בין רקמות קשות ורכות הכרחית לניתוח מדוייק‬ ‫של דימות רפואי של המוח‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪:‬בפרויקט זה נפתח שיטה חדשה לסגמנטציה של תמונות‬ ‫רפואיות המבוססת על הגדרה חדשה למידת האנטרופיה של תמונה‬ ‫וניצול המידע הגלום במידה זו לצורך הפרדה בין רקמות בעלות אופי‬ ‫שונה בהדמיות רפואיות‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬חשיפה מעמיקה לתחום של דימות רפואי‪ ,‬השתתפות‬ ‫במחקר פעיל וחדשני‪.‬‬ ‫‪Key words: Segmentation, CT\MRI slices, Entropy‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ואמיל סוקאן‪semil/eliap@ee.technion.ac.il ,‬‬ ‫כלי עזר לשיפוט של קרבות באומנויות לחימה‬ ‫רקע‪ :‬שיפוט בתחרויות אומנויות לחימה ובעיקר במקצים של קרבות‬ ‫חופשיים‬ ‫הינה משימה טובענית שדורשת מהשופטים ריכוז בלתי פוסק לאורך כל‬ ‫משך הקרב‪ .‬בנוסף על‪-‬פי רוב‪ ,‬הדינמיקה של ההתרחשות היא מרובת‬ ‫הסתרות מעיני השופט‪.‬‬ ‫תאור בפרויקט‪ :‬מטרת פרויקט זה הינה פיתוחה של מערכת עזר‬ ‫מבוססת ראיה ממוחשבת לשיפוט תחרויות אומנויות לחימה‪ .‬מערכת זו‬ ‫תתבסס על מספר מצלמות המצלמות את הקרב ממספר זוויות ותתרכז‬ ‫בניתוח סרטי הוידאו המתקבלים ובבניית מודל תלת‪-‬ממדי של הסצנה‬ ‫המצולמת‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬מימוש אלגוריתמים מתקדמים בעיבוד וידאו ומידול תלת‪-‬‬ ‫ממד מוידאו‪.‬‬ ‫‪Key words: Multi camera setup, human tracking, 3D modeling.‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫ראייה דרך ערפל ועננים‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נממש אלגוריתמים של הפרדה עיוורת של‬ ‫אותות בכדי לקבל תמונה ברורה של האובייקט המצולם גם כאשר‬ ‫הצילום נעשה בתנאים קשים דוגמת ערפל ועננות‪ .‬בפרויקט נעשה‬ ‫שימוש במצלמה מיוחדת דו‪-‬ערוצית מיוחדת שמורכבת משתי מצלמות‬ ‫וידאו פנימיות משולבות עם אופטיקה משותפת‪ .‬מצלמה זו מאפשרת‬ ‫קבלה בו זמנית של שני אותות וידאו מסונכרנים‪ ,‬בתנאי צילום שונים‬ ‫(מן חשיפה\פילטרים שונים לכל מצלמה)‪ .‬בפרויקט הזה‪ ,‬נרכיב לכל‬ ‫מצלמה פילטר מקטב\ספקטראלי שונה ונבנה על בסיס שילב של שני‬ ‫ערוצי הוידאו ‪ -‬ערוץ וידאו משופר‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬חשיפה לתחום האלגוריתמי של הפרדה עיוורת של אותות‪,‬‬ ‫חלק ניסויי במעבדה עם ציוד ייחודי‪ ,‬השתתפות במחקר פעיל‪.‬‬ ‫‪Key words: Blind source separation, polarization, dual band sensor.‬‬ ‫מנחה‪ :‬יותם מיכאל ‪yotmic@tx.technion.ac.il‬‬ ‫‪5‬‬ ‫הפרדה עיוורת של תמונות ‪ -‬ביטול השתקפות בצילום דרך זכוכית‬ ‫רקע‪ :‬בעת צילום עם מבזק ואל מול משטח זכוכית התמונה המתקבלת‬ ‫הינה שילוב של האובייקט המצולם שמאחורי הזכוכית והשקפות הצלם‬ ‫על גבי משטח הזכוכית‪ .‬זו דוגמא אחת לבעיית ערבוב לא רצוי של‬ ‫תמונות‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נממש אלגוריתמים של הפרדה עיוורת של‬ ‫אותות בכדי לקבל תמונה ברורה של האובייקט המצולם בנפרד‬ ‫מהשתקפות הצלם‪ ,‬או בעיה דומה‪( .‬בפרויקט ייעשה שימוש במצלמה‬ ‫הדו‪ -‬ערוצית שמתוארת בהצעה הקודמת‪).‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬חשיפה לתחום של הפרדה עיוורת של אותות‬ ‫‪Key words: Blind source separation, polarization, dual band sensor.‬‬ ‫מנחה‪ :‬פבל קיסילב ‪pavel.kisilev@hp.com‬‬ ‫זיהוי הבעות פנים ליצירת תקשורת עם רובוט‬ ‫רקע‪ :‬יש האומרים שעולם הרובוטים עומד לפני פריצת דרך להטמעתם‬ ‫בחיי היומיום‪ .‬לאחרונה נעשה מאמץ לייצר פתרונות לממשק יעיל בין‬ ‫הרובוט לבני האדם אותם הוא אמור לשרת‪ .‬גישה אחת היא ללמד‬ ‫רובוט להביע רגשות כביכול‪ ,‬ומצד שני ללמד אותו לפרש הבעות פנים‬ ‫של בני האדם איתם הוא מתקשר‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לזיהוי הבעות פנים‬ ‫המאפשרים תקשורת של רובוט שאמור לעזור לקשיש במשימות‬ ‫יומיומיות‪ .‬הפרויקט מתוכנן להיות חלק מפרויקט גדול יותר בשיתוף‬ ‫עם המעבדה לבקרה ורובוטיקה בפקולטה ועם קבוצה באוניברסיטת‬ ‫‪.Bielefeld‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות בניתוח הבעות פנים‪ ,‬השתתפות בפרויקט‬ ‫מולטי דיסציפלינארי ושיתוף פעולה עם מעבדות אחרות‪.‬‬ ‫‪Key words: Robot cognition, jesture recognition‬‬ ‫מנחה‪ :‬תומר מיכאלי ‪tomermic@tx.technion.ac.il‬‬ ‫זיהוי דיבור בעזרת קריאת שפתיים‬ ‫רקע‪ :‬ידוע שבני אדם נעזרים במידע ויזואלי‪ ,‬בנוסף לאקוסטי‪ ,‬על מנת‬ ‫להבין דיבור‪ .‬אולם ישנם תרחישים בהם רק אחד מהשניים זמין‪.‬‬ ‫השאלה אותה נבחן בפרויקט זה‪ ,‬היא כיצד ניתן להשתמש בידע לגבי‬ ‫הקשר בין אודיו ווידיאו על מנת ללמד את המחשב לזהות דיבור‬ ‫מוידיאו (או אודיו) בלבד‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נשתמש בטכניקות למידה על מנת לתכנן‬ ‫אלגוריתם המזהה מילים מסוימות בעזרת קריאת שפתיים‪ .‬בשלב‬ ‫ראשון‪ ,‬נשתמש באוסף של דוגמאות של אודיו ווידאו על מנת ללמוד את‬ ‫הקשר בין השניים‪ .‬בשלב השני נשתמש בדוגמאות מתויגות של אודיו‬ ‫בלבד על מנת לזהות מילים מתוך אות השמע‪ .‬לבסוף מטרת האלגוריתם‬ ‫תהיה לזהות מילים מתוך הווידיאו (על אף שהוא לא נחשף לדוגמאות‬ ‫וידיאו מתויגות אלא רק לאודיו)‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת טכניקות מתחום המערכות הלומדות‪ ,‬עיבוד תמונה‬ ‫ואיבוד אותות שמע‪ .‬חשיפה לנושאים בחזית המחקר‪.‬‬ ‫‪Key words: Lip reading, Cross-modality learning.‬‬ ‫מנחה‪ :‬תומר מיכאלי ‪tomermic@tx.technion.ac.il‬‬ ‫‪6‬‬ ‫בתמונה‪ :‬ראש רובוטי בשם ‪FLOBI‬‬ ‫שפותח באוניברסיטת ‪Bielefeld‬‬ ‫שבגרמניה‬ ‫זיהוי אדם המוסתר על ידי פיקסליזציה‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה ננסה לשחזר את תווי הפנים של אדם‬ ‫שפניו מוסתרים על ידי פיקסליזציה‪ .‬לצורך כך נשתמש בין היתר‬ ‫במספר פריימים עוקבים בוידאו על מנת לשחזר פריים בודד באיכות‬ ‫טובה יותר ("סופר רזולוציה")‪ .‬נבחן באו תנאים השחזור אפשרי ונפתח‬ ‫כלי לטעינת סרטון "מטושטש" ושיפורו‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לטיפול בווידאו וסופר רזולוציה‪.‬‬ ‫‪Key words: Debluring‬‬ ‫מנחה‪ :‬אורי בריט ‪stinger@tx.technion.ac.il‬‬ ‫תיכנון מסלול טיול רגלי על‪-‬בסיס ‪Google-Earth‬‬ ‫רקע‪ :‬לאחרונה פותחה במעבדה שיטה חדשה למציאת מסלולים קצרים‬ ‫בין שתי נקודות נתונות על גבי משטח כלשהו‪ .‬שיטה כזו עשויה לשמש‬ ‫למספר יישומים‪ ,‬למשל בתחום הרפואי ובניווט בשטח הררי‪.‬‬ ‫תיאור הפרויקט‪ :‬מטרת הפרויקט היא מציאת מסלול אופטימלי‬ ‫(מבחינת אורך‪/‬קושי‪/‬תלילות וכו') למטייל בהרים‪ .‬נבנה ממשק לטעינת‬ ‫משטחים שמייצגים פני שטח ולסימון נקודת התחלה ונקודת סיום‬ ‫מסלול‪ .‬היישום שלנו אמור נתכנן ונממש אלגוריתם לתכנון המסלול‬ ‫אופטימלי למטייל‪ .‬במהלך הפרויקט נבחן את האפשרות לשלב את‬ ‫הפתרון שלנו במערכת הידועה של ‪.Google-Earth‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬חשיפה לשיטות חדשניות בגרפיקה ממוחשבת והדמיה‬ ‫בתלת‪-‬מימד‪ ,‬השתתפות במחקר פעיל‪.‬‬ ‫‪Key words: Path planning, geodesics, navigation‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים ‪eliap@ee.technion.ac.il‬‬ ‫עריכת תמונות יצירתית‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬פרויקט זה עוסק בפיתוח כלי העתקה פוטומטרי‪ .‬הכלי‬ ‫יבוסס על גישה כללית המשלבת שיטות עריכת תמונות אחדות‪ ,‬כמו‬ ‫ביטול צל‪ ,‬צביעה מחדש‪ ,‬עריכת אפקטים של תאורה ועוד‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות חדשניות בעיבוד תמונה‪ ,‬יצירת כלי שימושי‪,‬‬ ‫הפרויקט בשיתוף מרכז הפיתוח של חברת ‪.HP‬‬ ‫מנחה‪ :‬אורי בריט ‪stinger@tx.technion.ac.il‬‬ ‫גילוי חריגים בסרט וידאו‬ ‫רקע‪ :‬יש מגוון שימושים לזיהוי של דפוסים חזותיים חריגים ברצפי‬ ‫וידאו כגון זיהוי התנהגויות חשודות או ניטור ומעקב‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לזיהוי אובייקטים‬ ‫חריגים בוידאו‪ .‬נתבונן בנתונים החזותיים במרחב תלת מימדי כאשר‬ ‫המימד השלישי הוא הזמן (קובייה מרחק‪-‬זמן)‪ .‬נבנה ממסד נתונים של‬ ‫נתונים חזותיים ("אירועים") ידועים‪ .‬בכל רגע נשווה אירועים חדשים‬ ‫למסד הנתונים הקיים ואם אינם מתאימים‪ ,‬נתייג את האירוע כחריג‪.‬‬ ‫במהלך הפרויקט נבצע ניסויים על מנת לבחון את האלגוריתם‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לניתוח אירועים בוידאו‪ ,‬השתתפות במחקר‬ ‫של דוקטורנטית העוסקת בתחום‪.‬‬ ‫‪Key words: Anomaly detection‬‬ ‫מנחה‪ :‬מרינה אלטרמן ‪amarina@techunix.technion.ac.il‬‬ ‫‪7‬‬ ‫שיטה לא פרמטרית להחסרת רקע בוידאו‬ ‫רקע‪ :‬זיהוי של תנועה יוצאת דופן בסרט וידאו היא השלב הראשון‬ ‫ביישומים אוטומטיים רבים למעקב ויזואלי‪ .‬שיטה פשוטה ומקובלת‬ ‫לגילוי תנועה היא חיסור התמונה מרקע קבוע‪ ,‬אך שיטה זו נכשלת‬ ‫כשהרקע משתנה או דינאמי (כגון ענפי עצים או מים)‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נלמד למדל את הרקע שאינו סטטי בצורה‬ ‫לא פרמטרית‪ .‬המודל יעריך את ההסתברות של עוצמת פיקסל על סמך‬ ‫מדגם של ערכים עבור כל פיקסל ויתאים את עצמו במהירות לשינויים‬ ‫בזירה המאפשרת זיהוי רגיש מאוד של מטרות נעות‪ .‬נבצע ניסויים על‬ ‫מנת לבחון את האלגוריתם‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות מתקדמות לניתוח וידאו‪ ,‬השתתפות במחקר‬ ‫של דוקטורנטית העוסקת בתחום‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬מרינה אלטרמן ‪amarina@techunix.technion.ac.il‬‬ ‫החסרת רקע בוידאו בסצנות דנאמיות בהשראת מערכת ראייה‬ ‫ביולוגית‬ ‫רקע‪ :‬סצנות טבעיות מורכבות בדרך כלל ממספר גופים דינמיים‪.‬‬ ‫אובייקטים מעניינים לרוב נעים בתוך רקע מסובך שבעצמו נע‪ ,‬למשל‬ ‫עצים מתנדנדים ‪,‬מים נעים גלים וגשם‪ .‬הפרדה מוצלחת בין עצמים‬ ‫נעים ורקע מהווה יתרון הישרדותי ‪,‬למשל במונחים של להיות מסוגל‬ ‫לזהות טורפים פוטנציאליים או טרף‪ .‬באופן לא מפתיע ‪,‬מערכות ראייה‬ ‫הביולוגית התפתחו להיות יעילות ביותר במשימה זו ‪ .‬בראייה‬ ‫ממוחשבת ‪,‬חיסור רקע שימושית עבור יישומים מגוונים כגון מעקב‪,‬‬ ‫זיהוי תנועה‪..‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לחיסור רקע בהשראת‬ ‫מערכת הראייה הביולוגית הביולוגי‪ ,‬שבה חיסור רקע‬ ‫הוא אינהרנטי לפעילות של פריסת תשומת לב ויזואלית‪ .‬נשווה חיסור‬ ‫הרקע לבעיה של זיהוי תנועה מובהקת‪ ,‬ונציע פתרון מבוסס על היפותזה‬ ‫עבור הבולטות ביולוגיים‪ ,‬אשר המכונה ‪discriminant center-‬‬ ‫‪ .surround hypothesis‬תחת היפותזה זו‪ ,‬מובהקות ניתן לנסח בתור‬ ‫הפרדה בין גירויים במרכז ובצדדים של שדה הראייה‪ .‬המקומות שבהם‬ ‫הפרדה בין שניהם ניתן לבצע עם הסתברות צפויה קטנה מוכרזים‬ ‫כבולטים ביותר‪ .‬נבצע ניסויים על מנת לבחון את האלגוריתם‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לניתוח אירועים בוידאו‪ ,‬השתתפות במחקר‬ ‫של דוקטורנטית העוסקת בתחום‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬מרינה אלטרמן ‪amarina@techunix.technion.ac.il‬‬ ‫‪8‬‬ ‫החסרת רקע בוידאו בעזרת עיוות‬ ‫רקע‪ :‬חיסור רקע הוא צעד מקדים במשימות רבות בראייה ממוחשבת‪.‬‬ ‫בתרחישים של ניטור סביבתי‪ ,‬הרקע עובר תנועות מורכבות עם הסתרות‬ ‫עצמיות ולכן זהו רקע מאתגר‪ .‬למשל‪ ,‬בצילום ביער יש להתגבר על‬ ‫הסתרות‪ ,‬תנועת העצים‪ ,‬שינויי תאורה מהירים ומעברים בין אור וצל‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לזיהוי אובייקטים‬ ‫בחזית הסצנה‪ .‬נלמד מודל הלוכד את התכונות של וריאציות ברקע עקב‬ ‫תנועה והסתרות לצורך זיהוי אובייקטים בחזית‪ .‬נגדיר בתור "רקע"‬ ‫חלקים של התמונה‪ ,‬שבתצפיות ארוכות יחסית‪ ,‬נשארים בתוך שדה‬ ‫הראייה‪ ,‬על אף שהם עשויים לנוע ואף להיעלם באופן זמני עקב‬ ‫הסתרות חלקיות‪ .‬לכן‪ ,‬נמדל את הרקע כאוסף של שכבות (או "תמונות‬ ‫קנוניות") שיכולות לעבור דפורמציות ועיוותים וכן לחסום אחד את‬ ‫השני‪ .‬האזור החזית‪ ,‬או "האובייקט"‪ ,‬דבר‪ ,‬שלא ניתן להשיג מתוך‬ ‫עיוות של תמונה קנונית‪ .‬נבצע ניסויים על מנת לבחון את האלגוריתם‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לניתוח אירועים בוידאו‪ ,‬השתתפות במחקר‬ ‫של דוקטורנטית העוסקת בתחום‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬מרינה אלטרמן ‪amarina@techunix.technion.ac.il‬‬ ‫איתור וסגמנטציה של אובייקטים נעים בסצנות מאוד דינאמיות‬ ‫רקע‪ :‬איתור של אובייקטים נעים בסרטי וידאו הוא צעד חיוני לניתוח‬ ‫וידאו‪ .‬זוהי משימה לא פשוטה אך חיונית ביישומים רבים‪ ,‬כגון מעקב‪.‬‬ ‫משימה זו קשה במיוחד בנוכחות רקע דינמי מאוד כגון קהל של אנשים‪,‬‬ ‫גלים של מים‪ ,‬שינויי תאורה‪ ,‬שינויים פתאומיים בסצנה‪ ,‬תנועת מצלמה‬ ‫וכו'‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לאיתור וסגמנטציה של‬ ‫אובייקטים נעים בחזית על רקע דינאמי‪ .‬נגדיר את האובייקטים האלה‬ ‫בתור קבוצות של פיקסלים שהם הבולטים לפי תנועה וצבע‪ .‬נשייך‬ ‫פיקסלים לאשכולות לאחר מכן נבצע סגמנטציה של האשכולות‪ .‬נבצע‬ ‫ניסויים על מנת לבחון את האלגוריתם‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לניתוח אירועים בוידאו‪ ,‬השתתפות במחקר‬ ‫של דוקטורנטית העוסקת בתחום‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬מרינה אלטרמן ‪amarina@techunix.technion.ac.il‬‬ ‫איתור ומעקב אחר אנשים בעזרת מערכת מרובת מצלמות‬ ‫תאור הפרויקט‪ :‬בפרויקט זה נעקוב אחרי אנשים בעזרת מערכת מרובת‬ ‫מצלמות המותקנת במעבדה‪ .‬כמשימה לדוגמא ניקח מקום הומה אדם‬ ‫כמו שדה תעופה‪ ,‬נציע פתרונות לזיהוי ראשוני של אדם במערכת ומעקב‬ ‫אחרי תנועתו בהמשך‪ ,‬כשייקלט במצלמות אחרות‪.‬‬ ‫תחילה נשתמש במערכת של מצלמות ‪ IP‬שמותקנת במעבדה‪ ,‬בהמשך‬ ‫נתקין מצלמות ברחבי הפקולטה לצורך בדיקת המערכת‪.‬‬ ‫פרויקט זה יחולק לתת נושאים והוא צפוי להימשך מספר סמסטרים‪.‬‬ ‫יתכן שיתוף פעולה עם גורמי חוץ שיממנו חלק מן הפעילות‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת שיטות לניתוח אירועים בוידיאו‬ ‫מנחה‪ :‬אורי בריט ‪stinger@tx.technion.ac.il‬‬ ‫‪9‬‬ ‫צילום בתחום דינאמי רחב‬ ‫תאור הפרויקט‪ High Dynamic Range Imaging :‬או בעברית‪ :‬יצירת‬ ‫תמונה בעלת טווח דינמי רחב היא טכניקה אשר מאפשרת ליצור‬ ‫תמונות עם טווח דינמי רחב‪ ,‬כלומר תמונות המכילות פרטים באזורים‬ ‫כהים ובאזורים הבהירים כאחד‪ .‬השיטה מבוססת על שילוב של תמונות‬ ‫אחדות בעלות תנאי צילום שונים כגון זמן חשיפה שונה‪.‬‬ ‫בפרויקט זה נשתמש במצלמת ווידאו מיוחדת שמאפשרת צילום בו זמני‬ ‫של אותה סצנה ב‪ 2-‬ערוצים מקביליים הנתונים לכיוון בנפרד‪.‬‬ ‫המטרה היא לנסות שיטות ידועות של ‪ HDR‬בתמונת סטילס ולהציע‬ ‫אלגוריתם יעיל לצילום בטכניקת ‪ HDR‬בסצנות דינמיות (צילום וידאו)‪.‬‬ ‫לפתרון כזה משמעות רבה למשל בתחום מצלמות המותקנות בכלי רכב‪.‬‬ ‫ערך מוסף‪ :‬הכרת תחום ה‪ ,HDR-‬שילוב של מחקר ופרויקט יישומי‪.‬‬ ‫‪Key words: High Dynami Range Imaging, Image fusion.‬‬ ‫מנחה‪ :‬דמיטרי רודוי ‪dmitry.rudoy@gmail.com‬‬ ‫‪10‬‬