סיקור מקיף

חברת ידע חתמה על הסכם עם חברת אדובי על שיטה לתמצות מידע חזותי שפותחה במכון ויצמן למדע

שיטת הדמיון הדו-כיווני, שפיתחו פרופ’ מיכל אירני ותלמידי המחקר מקבוצתה (דאז-כיום חוקרים בפני עצמם) מהמחלקה למדעי המחשב ומתמטיקה שימושית במכון ויצמן למדע, היא טכניקה לתמצות מידע חזותי, תמונות וסרטי וידאו כאחד

התמונה הגדולה מתומצתת לתוך התמונה הקטנה. אלגוריתם שפותח ע"י ד"ר מיכל אירני ממכון ויצמן וכעת מפותח בשיתוף עם אדובי
התמונה הגדולה מתומצתת לתוך התמונה הקטנה. אלגוריתם שפותח ע"י ד"ר מיכל אירני ממכון ויצמן וכעת מפותח בשיתוף עם אדובי

חברת “ידע מחקר ופיתוח , הזרוע המסחרית של מכון ויצמן למדע, מודיעה היום על חתימת הסכם רישיון עם חברת התוכנה הבינלאומית אדובי (Adobe), על שיטה לתמצות מידע חזותי, המבוססת על מדד דמיון דו-כיווני, שפותחה במכון ויצמן למדע.

שיטת הדמיון הדו-כיווני, שפיתחו פרופ’ מיכל אירני ותלמידי המחקר מקבוצתה (דאז) ד”ר דניס סימקוב, ד”ר ירון כספי וד”ר אלי שכטמן, מהמחלקה למדעי המחשב ומתמטיקה שימושית במכון ויצמן למדע, היא טכניקה לתמצות מידע חזותי, תמונות וסרטי וידאו כאחד. בניגוד לשיטות אחרות, אשר “גוזרות” את התמונה או מכווצות אותה, או – במקרה של סרט וידאו – מפיקות קליפ קצר וחלקי, השיטה החדשה מייצרת תמצית ויזואלית בעלת שלמות וקוהרנטיות. זוהי למעשה גרסה מוקטנת או מקוצרת של המקור, אשר שומרת את המידע הרלבנטי ביותר. תכונת הדו-כיווניות של השיטה מבטיחה שהתמונה שנוצרת היא קוהרנטית מבחינה חזותית, כלומר, הגיונית מבחינה חזותית, ונעימה למראה לא פחות מהמקור. בניגוד לגזירה או חיתוך, בהם עלולים לאבד מידע חשוב, או להקטנה, בה הרזולוציה הולכת לאיבוד, בשיטת התמצות הדו-כיווני נשמרים גם המידע החשוב וגם פרטי הרזולוציה, למרות שינוי הגודל.

השיטה מבוססת על מחיקת יתירות ומידע חזרתי מהתמונה או מסרט הווידאו. כך, לדוגמה, תמונה של רכב נוסע בכביש עירוני, עדיין תכלול לאחר התמצות את הרכב במלואו, אבל תכלול רק חלק מהכביש ואחדים מהבתים. האלגוריתם שפיחתה פרופ’ אירני יזהה את יתר הכביש, כמו גם את המקטעים שמכילים בתים, כיסודות חוזרים על עצמם. תמצות של סרטי וידאו פועל באופן דומה, אלא שהתוכנה מזהה כפילויות במידע זמן-מרחב. תהליך הדרגתי של הקטנה ובקרה מבטיח שהתוצאה הסופית תהיה קוהרנטית וללא “תפרים” נראים לעין.

בנוסף לתמצות תמונות וסרטי וידאו, לשיטה החדשה עשויים להיות יישומים נוספים, ובהם השלמת קטעים חסרים בתמונות ובסרטי וידאו; יצירת מונטאז’ים (שילובים) ממספר תמונות שונות; סידור מחדש של מידע בתמונות ובסרטים (למשל, שינוי מקומות של אוביקטים בתמונה); גזירה אוטומטית; סינתזת תמונות (כלומר הרחבה של תמונה, במקום תמצות שלה); ו”מורפינג” (הפקת רצף וידאו באמצעות יצירת מעבר חלק בין שתי תמונות, גם אם אין קשר ביניהן).

3 תגובות

  1. המוטיב של שימוש בדמיון עצמי לאפיון אותות הוא מעניין מאוד. פרקטלים הם הצורה הכי נקייה של דמיון עצמי אבל מסתבר שכמעט כל המידע סביבנו הוא כזה

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.