EE Seminar: Co-occurrence for Texture Representation and Applications

07 בינואר 2018, 15:00 
חדר 011, בניין כיתות-חשמל  

Speaker: Roy Jevnisek

Ph.D. student under the supervision of Prof. Shai Avidan

 

Sunday, January 7th, 2018 at 15:00

Room 011, Kitot Building, Faculty of Engineering

 

Co-occurrence for Texture Representation and Applications

 

Abstract

 

Imagine a texture-less world, where images are made of large chunks of piecewise constant colors, how boring! Texture gives life and meaning to images. Without it, how could one tell a Zebra from a horse?! This talk focuses on textures in images. More specifically it presents co-occurrence statistics as a way of representing textures. We demonstrate the power of this representation through two applications: boundary aware filters and template matching

 

In boundary aware filters the goal is to smooth an image but keep the boundaries between objects sharp. To do that we present the Co-occurrence Filter (CoF). CoF generalizes the Bilateral filter, instead of using a Gaussian on the range values to preserve edges it relies on a co-occurrence matrix. Pixel values that co-occur frequently in the image (i.e., inside textured regions) will have a high weight in the co-occurrence matrix. This, in turn, means that such pixel pairs will be averaged and hence smoothed, regardless of their intensity differences. On the other hand, pixel values that rarely co-occur (i.e., across texture boundaries) will have a low weight in the co-occurrence matrix. As a result, they will not be averaged and the boundary between them will be preserved.

 

In template matching we are given a template T and a query image I, the goal is to find the best region R ⊆ I that matches T. We propose a new error measure for matching pixels that is based on co-occurrence statistics. More specifically, the error incurred by matching a pair of pixels is inverse proportional to the probability that their values co-occur together, and not their color difference. This measure also works  with features other than color, e.g. deep features. We show that this improves the state-of-the-art performance of template matching on standard benchmarks.

 

פרופ' יצחק הררי

פרופ' יצחק הררי

 

ד"ר הרמן האושטיין

ד"ר הרמן האושטיין

 

פרופ' אלכסנדר גלפגט

פרופ' אלכסנדר גלפגט

 

פרופ' עמוס אולמן

פרופ' עמוס אולמן

 

טקס סיום אירוע מייקאתון גיל 3.0 בו יוצגו הפרויקטים הזוכים

11 בינואר 2018, 17:30 
אודיטוריום אולם ע"ש סמולרש  
טקס סיום מייקאתון גיל 3.0 ו הצגת הפרויקטים וחלוקת פרסים לצוותים הזוכים

טקס סיום מייקאתון גיל 3.0 ו הצגת הפרויקטים וחלוקת פרסים לצוותים הזוכים 

הנכם מוזמנים לטקס הסיום של אירוע מייקאתון גיל 3.0 

שיתקיים ביום חמישי 11/1/2018

בין השעות 17:30-20:30

באודיטוריום ע"ש סמולרש, אוניברסיטת תל אביב

טקס הסיום פתוח לקהל הרחב, סטודנטים, אנשי סגל, בוגרים ואורחים

הפעילות מטעם ארגון בוגרי הנדסה, אוניברסיטת תל אביב

אשל ג'וינט ישראל וארגון (TOM (TIKKUN OLAM MAKERS

בשיתוף ידע עם המשרד לשוויון חברתי

הכניסה ללא תשלום אך נדרשת הרשמה מראש בלינק המצורף

https://www.eventbrite.com/e/30-tickets-34934722696

 

 

קפה ומאפה עם אלביט

02 בינואר 2018, 14:30 
 
ללא עלות
קפה ומאפה אלביט

חברת אלביט מגיעה לשבת אתכם על קפה ומאפה ולשוחח אתכם על האתגרים החדשים בתחום ההייטק והבטחוני ולעניין אתכם במגוון משרות.

הקדימו להירשם ושילחו קורות חיים:  http://bit.ly/2lb3y3g

 

מתי ואיפה?

יום שלישי, 2.1.2018, לובי בניין וולפסון להנדסה מכנית, הפקולטה להנדסה

 

** רלוונטי בעיקר לסטודנטים/ בוגרים לתארים מתקדמים ** 

יריד תעסוקה טכנולוגי

08 בינואר 2018, 10:00 
אוניברסיטת ת"א  
חינם
יריד תעסוקה טכנולוגי

המרכז לפיתוח קריירה של אוניברסיטת תל אביב מזמינים אתכם להתניע את הקריירה שלכם!

מפגש עם עשרות חברות מובילות במשק הישראלי, בתחומי הטכנולוגיה וההייטק, המגיעות לקמפוס על מנת להכיר אתכם – הסטודנטים האיכותיים ביותר מתחומי ההנדסה והמדעים המדויקים.

8.1.18 יריד תעסוקה טכנולוגי, 17:00-10:00, אולם סמולרש, אוניברסיטת תל אביב

 

 

חממת Runway של אוניברסיטת Cornell יעזרו להוציא את היזם שבכם

27 דצמבר 2017
חממת Runway

בואו לשמוע על אפשרויות העומדות בפניכם להפוך ליזמים ולפתח את הרעיונות שלכם למוצרים ושירותים.

 

חממת Runway בקמפוס של קורנל (בשיתוף עם הטכניון) בעיר ניו יורק, מהווה השקעה וסביבה תומכת לדוקטורנטים לפתח רעיונות טכנולוגיים למוצרים וחברות.

 

  • ד"ר שולי שורץ - יזמת וגם ניהלה את תכנית Runway בניו יורק קרוב ל- 3 שנים, תציג את התכנית ואת ההזדמנות שתכנית זו פותחת, יתרונות מעלות וגם האתגרים שהיא מציבה. 
  • ד"ר סיימון אדר, מנכ"ל ומייסד CODE-OCEAN, וד"ר תומר מורד, מייסד חברת DATARCS, ייציגו את החברות שהקימו באמצעות תכנית תוך דגש על ניסיונם בתכנית ועל המעברים שעשו. פן אחד מתייחס למעבר מחוקרים ליזמים ומובילים של חברה טכנולוגית ופן נוסף מתייחס למעבר של כל המשפחה לניו יורק וההשלכות הקשורות בכך.
  • בנוסף שלמה נמרודי, מנכ"ל רמות, יספר על יזמות ואקדמיה הלכה למעשה, איך עושים זאת באוניברסיטת תל אביב 

 

המפגש יתקיים ביום רביעי 24.01.18 בין השעות 18:30-20:30 בפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב

הרשמה מראש: https://www.eventbrite.com/e/40777411335

EE Seminar: Breaking the barriers of MRI by exploiting signals structure

08 בינואר 2018, 15:00 
חדר 011, בניין כיתות-חשמל  

 (The talk will be given in English)

 

Speaker:     Dr. Lior Weizman
                    Faculty of EE, Technion and the FMRIB research facility in Oxford University

 

Monday, January 8th, 2018
15:00 - 16:00

Room 011, Kitot Bldg., Faculty of Engineering

 

Breaking the barriers of MRI by exploiting signals structure

 

Abstract

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is an interdisciplinary field involving physics, engineering, chemistry, mathematics, and neuroscience. It is the best imaging modality for soft tissues and is considered safe as there is no exposure to ionizing radiation. However, it is still highly limited by the physics, in terms of slow scanning time, limited resolution and lack of quantitative information. Recent advances in signal processing theories have enabled breaking those barriers.

I will start the talk by presenting the physical principles of MRI and the conventional solutions to improve MRI by undersampling. I will describe several MRI applications, including structural, functional and quantitative MRI, each involves a unique structure of acquired data. I will show how the methods we developed, that rely on exploiting redundant information within and between MRI scans via sparse-based reconstruction and low-rank modeling, can significantly improve each of those applications. I will show that the theoretical bounds we developed for our methods outperform bounds developed for existing approaches and support the results obtained.  

 

Bio
Lior Weizman is currently a research associate in the Faculty of EE, Technion and the FMRIB research facility in Oxford University. He holds a Ph.D. from the Computer Science and Engineering School at the Hebrew University and M.Sc. and B.Sc. from the EE department at Ben-Gurion University.His research interests include signal processing, magnetic resonance imaging (MRI) and applications of compressed sensing for medical imaging. He previously worked as a signal-processing algorithms developer in various companies in Israel, including RAFAEL, and has served as an advisor for medical imaging and algorithmic solution companies. He is the recipient of the British-Technion Society Fellowship for postdoctoral studies in the UK, the Eshkol and National Foundation for scientific research and engineering Fellowships and the Viterbi Fellowship for postdoctoral studies.

עמודים

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>