Următorul conținut este
furnizat sub o
licență Creative Commons.
Sprijinul dumneavoastră va ajuta
MIT OpenCourseWare să
continue să ofere
gratuit resurse educaționale de înaltă calitate.
Pentru a face o donație sau pentru a
vizualiza materiale suplimentare
din sute de cursuri MIT,
vizitați MIT OpenCourseWare
la ocw.mit.edu.
RAMESH RASKAR: În regulă,
toată lumea, să începem.
Eu sunt Ramesh Raskar.
Și aceasta este...
PUBLIC: Nu știu.
RAMESH RASKAR: --MAS 131 și
531, cameră de calcul
și fotografie.
Și avem, cred,
echipamente în valoare de aproximativ 50-60.000 de dolari
chiar aici.
Așa că te rog ține-te de
ușă dacă se întâmplă ceva,
chiar am nevoie de ajutorul tău pentru a
proteja toate aceste lucruri.
Va fi foarte distractiv.
Vom vedea
tipuri de aparate foto nebunești,
fotografii nebunești,
imagistică medicală
și aplicații în
diferite domenii.
Am vrut doar să arăt această
imagine cu adevărat frumoasă
pe care unii dintre voi poate
ați văzut-o pe bloguri.
Aceasta este o fotografie reală făcută de
o cameră iPhone a
palelor unei elice pe un avion.
Stie cineva ce se intampla?
PUBLIC: Senzorul
realizează imagini linie cu linie.
Și până când trece la
următoarea linie, următoarea linie verticală,
acele elice s-au mișcat.
Deci se confruntă cu direcțiile [INAUDIBILE]
nu sunt locația exactă--
RAMESH RASKAR: Excelent.
PUBLIC: [INAUDIBIL]
separat [INAUDIBIL]..
RAMESH RASKAR: Exact, atunci când ne
gândim la o imagine, ne
gândim la asta ca la un
fel de instantaneu, un fel
de fotografie progresivă.
Dar aici sunt în curs de desfășurare două
moțiuni.
Una este mișcarea
lamei, care este circulară
și cu lame radiale.
Și apoi există o
mișcare eficientă
a eșantionerului, care se
mișcă de sus în jos.
Este un oblon rulant.
Există o animație foarte frumoasă
.
Deci acesta este
obturatorul rulant pe care camera îl
expune aproximativ
o singură linie la un moment dat.
Și pe măsură ce lamele se
rotesc,
puteți vedea că
urmărește acest curs.
Deci, acest exemplu ar trebui să
vă arate că nu putem lua nimic
de la sine înțeles când vine vorba
de această fotografie modernă.
Și acesta este în mare parte un artefact
al unui senzor cu adevărat ieftin
pe care îl folosesc camerele telefoanelor mobile.
Din cauza constrângerilor de lățime de bandă,
este mult mai ușor
să rulați și să citiți
o linie la un moment dat
decât să citiți întregul buffer
al camerei în același timp.
Deci primești doar
artefacte frumoase.
Și o întrebare deschisă
este dacă producătorii de camere
încep să susțină sau
încep să ieftinească, mai degrabă
decât doar
o linie la un moment dat --
dacă vin cu
mecanisme și mai ieftine
în care explică și
o secvență aleatorie sau --
orice artefacte pe care le creează,
fotografii hover
exploatează asta pentru a crea aceste
imagini uimitoare și frumoase.
Mai multe despre
partea științifică, să vedem că iluminarea
este [INAUDIBILĂ] aici.
Să vedem dacă te
poți juca cu asta.
Da, voi face asta.
Vezi dacă există un alt comutator
căruia nu-i place spatele...
Nu.
Vom învăța multe
despre iluminarea computațională
în acest [INAUDIBIL].
Poate că este în regulă pentru moment.
Și o vom schimba înapoi.
Așa că imaginează-ți că ai pe cineva
aici în spatele unei perdele de duș
și vrei să faci o fotografie.
Și ați putea să
vii cu o fotografie
în care să vezi doar
perdeaua de duș în spatele persoanei din
spate, fără persoana din
spatele perdelei de duș.
Dar poate că poți
crea și o fotografie
în care să-ți dai seama că era în
spatele perdelei de duș.
Și acesta este un truc
care se realizează folosind
un tip special de blitz.
Și după cum veți vedea,
vom generaliza blițul
la o
iluminare foarte programabilă.
Și cu asta
este posibilă și fotografia de acest gen.
Ce altceva?
Iată un exemplu grozav pe care aș
dori să-l arăt.
Imaginați-vă că aveți o scenă
și, în loc de o cameră,
aveți doar un
singur fotodetector.
OK, ar putea fi un
senzor de lumină al camerei dvs. SLR.
Celor dintre voi le place să se gândească la
aceste fotodiode, doar o
fotodiodă.
Și în loc să fac o
fotografie, ceea ce voi face
este să pornesc câte un pixel al
acestui proiector
și să înregistrez asta.
Dacă proiectorul are
un milion de pixeli,
voi face un
milion de măsurători
pornind unul câte unul.
Ce poză voi primi aici?
Voi obține o poză din
acele 1 milion de măsurători?
Cineva?
Nu, primești o fotografie care pare
că camera a fost plasată
aici în loc de aici.
Și exact așa funcționează și un scaner de coduri de bare
la ghișeul de casă
.
Scanerul de coduri de bare
nu are cameră.
Are doar un laser de măturat.
În același aparat există
și un singur fotodetector.
Deci, dacă scanerul de coduri de bare
lovește cele 1010 modele
ale codului tipărit, atunci când
lovește punctul negru,
nu reflectă multă lumină
și lovește punctul alb.
Reflectează multă lumină.
Și, în acest fel,
un scaner de coduri de bare
fără a fi nevoit să vă faceți griji cu privire la
focalizare și intervalul dinamic și toate
aceste probleme pot
afla care este codul de bare.
PUBLIC: Nu este
important, totuși,
ca scanerul de coduri de bare să
fie un laser, care menține
pixelii localizați spațial?
RAMESH RASKAR: Foarte concentrat.
PUBLIC: Corect.  În
timp ce aici, dacă aveți
o sursă de lumină incoerentă
și iluminați
o scenă reală,
veți ilumina întreaga
scenă într-un fel difuz.
RAMESH RASKAR: Acesta este
un punct foarte bun.
Deci, de aceea trebuie să
folosim un proiector.
Deci activăm doar
un pixel al proiectorului.
Deci, ca în cuvinte foarte simple
, se aprinde
doar o rază în scenă.
Proiectorul nu are câmp plat.
Nu toți pixelii
sunt pe ea la un moment dat.  De
aceea a trebuit să facem un
milion de citiri în timp ce pornim câte
un pixel la un moment dat.
Deci este simplu.
Acest lucru este foarte bine cunoscut.
Care sunt alte
lucruri pe care le puteți face
cu această dualitate specială?
Dacă înlocuiți
fotodetectorul cu o cameră,
puteți face ceva similar.
Puteți activa câte un pixel
și puteți face o fotografie completă.
Deci, din nou, voi
porni câte un
pixel al proiectorului
și, în acest caz, voi
face 1 milion de fotografii.
Acum, odată ce faci asta,
ceea ce voi putea face
este să creez o relație
între ceea ce se
întâmplă când pornesc exact
un pixel al acestui proiector.
Un pixel este pornit.  Se
face o fotografie.
Pot măsura ce se întâmplă
cu acest pixel
al camerei.
Și în acest fel, veți
crea o relație cu patru dimensiuni
, 2D pentru
cameră și 2D pentru --
deci 2D pentru proiector
și 2D pentru cameră.
Deci un milion de fotografii aici
și un milion de pixeli aici.
Deci, veți avea un
trilion de măsurători, de la 10
la 12.
Acum, putem inversa asta
și să cerem un singur pixel
al camerei, care sunt
pixelii proiectorului care contribuie.
Deci întrebarea de
pus este că voi
activa câte un pixel la un moment dat.
Dacă pornesc doar această
matrice, de exemplu,
va contribui doar
la, să zicem, acest pixel.
Dar dacă a existat o
intersecție,
va contribui și la
un alt pixel și așa mai departe.
Deci veți avea acest
transport global de lumină.
Și de aici puteți pune această
întrebare, pentru un anumit
pixel al camerei, care sunt ceilalți
pixeli ai proiectorului care
contribuie la acesta?
Și astfel puteți face
această inversare,
care este relativ
simplu de făcut.
Și apoi poți face
experimente ca acesta,
cum poți citi cărțile adversarului tău
de peste masă?
Poți porni proiectorul câte
un pixel, să te
uiți la reflectare
și este în cameră,
apoi pe următorul
pixel și așa mai departe.
Și după ce îi
permiți adversarului
să-i facă un milion de
fotografii, vei
putea citi
cardul deși
[?  nu va fi vizibil direct
din punctul tău de vedere.
Așa că poți să te
uiți în jurul unui utilizator de încărcare
și a ceea ce se află în spatele unui colț.
Care este... care este
defectul în acest argument
pe care îl poți privi într-un colț?
Da.
PUBLIC: [INAUDIBIL].
RAMESH RASKAR: Exact.
Există un dispozitiv pe
care trebuie să îl
plasați și care de fapt se
uită la acel card.
Deci, acesta este un
proiect frumos de la Stanford.
Și una dintre agențiile lor de finanțare
, desigur, armata...
și ar dori să știe
ce este după colț.
Dar bineînțeles că
trebuie să mergi și să plasezi
un proiector în
linia inamică pentru a putea da seama
cine este acolo.
Deci acesta este
mesajul acestei clase.
Camerele digitale pure
sunt extrem de plictisitoare.
Și dacă te uiți la aceste
două camere, una dintre ele
este digitală.
Unul dintre ele este telefonul.  Îți
poți da seama cu adevărat
care este care?
Stânga este digitală.
Dreptul este digital.
OK, iar restul sunt confuzi.
Deci aproape nicio
diferență între ele,
zoom, focalizare, expunere a diafragmei,
toate aceleași lucruri plictisitoare vechi.
Nu se întâmplă prea mult în plus.
Și dacă cineva susține că
camera digitală a dat naștere
unei noi forme de artă, probabil că nu.
Adică, poți să
iei camere cu film, să
le scanezi și să te joci cu asta.
Sunt doar mai rapide,
mai bune și mai ieftine.
Așa că atunci când oamenii se gândesc la
fotografia computațională
și la camera computațională,
încep să se gândească la,
wow, OK, am această
cameră care nu
face o treabă foarte bună în
domeniul dinamic și câmpului vizual
și așa mai departe.
Deci, ceea ce voi
face este să îmbunătățesc cumva
performanța acestei camere.
Un lucru obișnuit este creșterea
intervalului dinamic
prin realizarea de fotografii multiple prin
bracketing de expunere
sau având o adâncime mai mare
de câmp
prin realizarea de fotografii multiple prin
bracketing focalizare și așa mai
departe.
Așadar, pentru a crește
câmpul vizual,
veți face o panoramă
și apoi o veți îmbina.
Dacă doriți să creșteți
rata de cadre, vă
veți juca cu
timpul de expunere și așa mai departe.
Deci, la asta cred mulți oameni
ca
cameră de calcul și fotografie.
Vreau doar să subliniez
că nu despre asta vom
vorbi
în această clasă.
Acestea sunt concepte
literalmente ușor de înțeles
și am o mulțime de prelegeri,
note și videoclipuri online.  Îl
poți căuta.
În câteva ore.
Veți obține o
imagine de ansamblu destul de bună asupra tuturor lucrurilor
care se pot face în acest spațiu.
Și dacă accesați
Flickr, există
grupuri care doar
explorează imagini cu gamă dinamică înaltă
și cetera.
Deci nu vom
vorbi cu adevărat despre asta,
deoarece toate aceste
tehnici încearcă doar
să îmbunătățească
performanța unei camere.
Nu încearcă să schimbe
jocul fotografiei.
Așa că generalizându-l și mai mult,
ceea ce ne vom uita
sunt camerele care nu sunt doar
senzori 2D care imită filmul.
Dar ar putea fi
senzori zero-dimensionali care
sunt, așa cum am spus în
scanerul de coduri de bare,
și ne vom uita la momentul
zborului, la detectarea mișcării.
Unul dintre acești senzori pe care îi
vedeți în scanerele cu plată sau în
aparatele de fax sau în camerele de scanare în linie
care sunt utilizați în finisaj foto
la evenimente sportive, 2
și 1/2 senzori noi.
Senzorii 3D sunt de alt tip
și foarte rapid în dispozitivele 4D și 6D
care exploatează
deconvoluția și tomografia
în imagistica medicală sau
imagistica științifică și, de asemenea, afișajele
care sunt cu patru
și șase dimensiuni.
Așa că, mai devreme, am văzut că
puteți privi după colț
plasând un dispozitiv
în raza vizuală,
care este proiectorul.  Ei
bine, asta sa făcut acum trei ani
sau acum patru ani, 2005.
Avem
acum niște mașini noi
care ne vor permite să
privim după colț?
Ești aici afară.
Întâlnirile sunt convocate.
Este o zi buna.
Ești aici afară
și vrei să vezi
ce este înăuntru cu o ușă
parțial deschisă.
Este posibil?
Sau imaginați-vă camerele care
sunt acum pe dispozitivele mobile.
Aveți acest lucru care se
micșorează în fiecare zi,
devenind mai ieftin, dar și
micșorând și degradând efectiv

performanța raportului semnal-zgomot.
Dar imaginați-vă dacă întregul dvs.
LCD devine fotosensibil,
astfel încât fiecare pixel care
emite pe LCD
devine și el fotosensibil -
și companii precum Sharp și
Planar fac deja asta.
Deci au această
matrice LCD în care
dacă puneți un deget
direct deasupra ecranului LCD,
puteți chiar să vă uitați la
crestele de pe acest deget.
Deci sunt niște
oportunități foarte frumoase.
Și tocmai i-am văzut pe
Kimo și Ted aici.
Au, de asemenea, un
proiect foarte interesant
în care pot folosi
o cameră obișnuită
pentru a privi până la
rezoluția crestelor tale.
Acum, întrebarea este,
dacă redefinim o cameră ca să
nu fie acest
dispozitiv de perspectivă care
se comportă ca o cameră pinhole --
dar întregul ecran
este ca o detectare.
Există o fuziune între
senzor și optică.
Gândiți-vă la
un CRT în domeniul de afișare.
Există un emițător,
fasciculul de electroni și apoi
receptorul, care este
ecranul fosforescent.
Există întotdeauna o separare
între ceea ce o emite
și ceea ce o primește.
Și de-a lungul timpului, desigur,
avem un ecran LCD în care
totul este fuzionat.
Și dacă te gândești la
camere, este la fel.
Ai o lentilă
care se adună
și apoi ai un
senzor care primește.
Și nu ne-am gândit
că întotdeauna
trebuie să existe o
distanță suficientă.
Dacă aveți o
cameră de 35 de milimetri,
ar trebui să aveți aproximativ 35 de
milimetri între obiectiv
și senzor.
Și putem arunca toate
acele constrângeri și toate
acele ipoteze
și s-ar putea să
reușim să venim
cu dispozitive în care
lentila, optica și
senzorul sunt doar un singur lucru.
Și acesta ar fi un fel de
echivalentul LCD al unei camere.
Deci, acesta este ceva la care ne
putem gândi.
Și aceste dispozitive
vin în principal
pentru că doresc să
accepte senzorul tactil.
Dar imaginați-vă viitorul dacă
aveți dispozitivul dvs. mobil
și puteți doar să-
l fluturați și să faceți o poză -
și deoarece
senzorul dvs. este atât de mare,
veți putea
colecta multă lumină.
Și în acest moment
nu este încă nici măcar megapixeli.
Dar acesta va fi un
megapixel, 10 megapixeli.
Și veți putea multiplexa
acești pixeli pentru culoare
și infraroșu și tot
felul de lucruri frumoase,
viteze diferite și așa mai departe.
Deci, așa ne vom
gândi în această clasă
despre aparate foto și fotografie.
Și la fel și cu
imagistica medicală.
În prezent,
imagistica medicală este considerată ca...
imagistica medicală de astăzi este
foarte asemănătoare cu fotografia
din anii 1930.
Tipul care a făcut fotografia a fost
mai important decât oamenii
cărora le-a fost
fotografiată uneori,
pentru că acei oameni
trebuie să meargă la cer
și să stea ceva timp.
Și avea un singur
dispozitiv specializat numit cameră.
Toată lumea trebuie să stea pe
loc câteva secunde.
Faci o poză,
apoi mergi acasă.
Și după câteva zile,
îți primești fotografia înapoi.
Și exact despre asta se
referă imagistica medicală astăzi.
Trebuie să mergem într-
o locație specială
pentru a ne face scanarea CAT sau
ecografie.
Și timpul nostru este complet...
timpul nostru este considerat
nu atât de important.
Tipul care
conduce mașina,
el este foarte important
pentru că trebuie să
facem o întâlnire
cu acest tip.
Deci putem aduce... va evolua
imagistica medicală
la o etapă în
care este ca
fotografia de astăzi?  În
mod clar, când facem o fotografie
dacă cineva vărsă o cafea,
facem o fotografie.
Este un mod foarte casual de a
gândi fotografia.
Și apoi imagistica medicală
a evoluat într-un stadiu în
care putem face asta.
Și se dovedește că putem.
Există anumite direcții,
anumite metode de calcul pe
care le vom putea
dezvolta și care vor scăpa
de mentalitățile mai vechi despre cum
sunt dezvoltate dispozitivele medicale.
Așadar, o prezentare foarte scurtă
a de unde
vin eu și a grupului nostru
de aici Camera Culture.
Deci, în trecut, am
lucrat mult
la [?  iluminare convențională?]
, diferite tipuri
de proiectoare, crearea de
afișaje cu mai multe proiectoare,
crearea de setări de realitate virtuală
,
realitate augmentată, multă muncă
la proiectoare de buzunar
și realitate augmentată cu
proiectoare de buzunar,
paradigme de interacțiune, lucru cu
RFID și așa mai departe.
Și în ultimii opt ani și
ceva, s-a lucrat mult în camerele care se
joacă cu diafragma obturatorului,
câmpurile de lumină,
lungimea de undă de iluminare și
senzori și așa mai departe.
Și câteva dintre întrebările pe care le
discutăm în grupul nostru sunt acestea.
Și cum va
arăta camera în 10 sau 20 de ani
de acum înainte?
Ți-am dat deja un
fel de direcție posibilă
în care ar putea fi
doar un ecran plat
sau poate este doar
cardul tău de credit.
Dar ar putea fi chiar un
senzor retinian cu afișaj pe retină
și senzori digitali.
Cum vor schimba următorul
miliard de camere foto
țesutul nostru social
sau cultura socială?
Dacă te gândești la...
dacă te gândești la
internet, acesta a
fost transformat de
capacitatea de a căuta.
Aceasta include indexarea și
segmentarea și sortarea și toate
acele probleme frumoase.
Dar căutarea de imagini
rămâne și astăzi o
problemă extrem de provocatoare.
Așa că, poate, putem schimba
jocul și ne putem modifica dispozitivele, să ne
modificăm camerele, să ne
modificăm afișajele, să ne
modificăm
dispozitivele de stocare și așa mai departe.
Astfel că căutarea de imagini
poate deveni mai simplă.
BINE.
Dacă în mod magic
au o cameră de
100 de megapixeli, atunci când îți
fac fotografia,
pot să măresc până
la irisul tău.
Și dacă am un
detector de iris, atunci
am o identificare foarte ușoară.
Și toate fotografiile pe care le fac
Dinei, de exemplu,
toate sunt indexate
cu codul ei de iris.
Deci, acesta este un fel de mod de a gândi la
nivel foarte [INAUDIBIL]
despre
simplificarea căutării de imagini.
Dar ne vom uita la un
exemplu foarte interesant
care exploatează imagini termice IR,
camere electrice și așa mai departe.
Ce se va întâmpla când
această înregistrare va fi
folosită nu doar de
fratele mai mare,
dar este de fapt folosită
în anumite scopuri benefice
în medii comerciale?
Așa că imaginați-vă un scenariu de
genul Google Earth live în
care acum
puteți accesa Google Earth
și puteți porni browserul și
puteți merge în orice parte a lumii
și puteți vedea cum arată acum
șase luni sau acum un an.
Dar imaginați-vă dacă vă puteți
porni browserul
și mergeți în această locație
în direct, așa cum se întâmplă acum.
Și, desigur, puteți muta
cursorul și merge înainte și înapoi
și înapoi.
Deci, dacă aveți o cameră pe
fiecare stâlp de stradă, fiecare autobuz,
fiecare taxi, fiecare persoană
și toate acele date,
toate acele date sunt
transmise în rețea,
astfel încât să puteți merge în orice parte
a lumii și să le vedeți,
cum va fi asta  arata lumea?
Sunt sigur că mulți dintre voi
sunteți cu siguranță speriați--
și având în vedere toate
noțiunile de confidențialitate și securitate ale acesteia.
Dar acest lucru ar putea deveni
foarte asemănător cu siguranța pe care o
avem puțin
în sistemul nostru financiar
tranzacțiile noastre financiare.
Când îmi folosesc cardul într-un
restaurant, o grămadă de oameni
văd efectiv numărul cardului meu de credit
și toate informațiile.
Chelnerița se uită la card.
Și proprietarul știe asta.
Banca știe asta.  Compania
cardului de credit
știe asta.
Și guvernul,
desigur, știe și așa mai departe.
Și mulți oameni știu despre
tranzacțiile tale financiare.
Dar cumva vă simțiți
complet confortabil să vă împărtășiți
datele financiare.
Și, în mod similar, putem crea
camere și
infrastructură de fotografie și imagini,
astfel încât dacă mergi pe
stradă și toate aceste
camere se uită la tine,
oricine din lume s-ar putea
uita la viața ta?  Te
simți complet în
siguranță că este
folosit doar de
oamenii potriviți din motivele potrivite.
Și dacă nu
vrei să-l vadă,
ai un comutator pe tine care
spune, sunt complet invizibil.
Și ar trebui să poți
merge pe stradă.
Putem crea o astfel de
infrastructură de imagistică?
Gândiți-vă la camerele de mare viteză
și la camerele de înaltă rezoluție.
Poate că vom avea
cu noi microscoape și nanoscopuri
care vor schimba din nou modul în care ne
gândim la imagistica medicală.
Și cum rămâne cu filmele
și reportajele de știri?
După cum știți, s-a
schimbat dramatic în ultimii trei
sau patru ani, deoarece,
din nou, un miliard de oameni
au camere acolo.
Indiferent dacă există o imagine
în Tibet sau
o imagine prin satelit a ceea ce se
întâmplă în Birmania
sau un avion care este pe cale să se
prăbușească, obțineți videoclipuri uimitoare.
Și nu sunt capturați de CNN.
Sunt capturați
de alți oameni.
Așadar, cum vom
schimba, din nou,
această infrastructură de imagine,
întreaga conductă,
pentru a ne gândi la viitorul
filmelor și al reportajelor de știri?
Deci, în general, în acest
curs, nu ne vom
gândi doar
la software.  Ne vom
gândi la
cum putem schimba camera,
nu doar să folosim camera.
Deci, asta implică
optica și iluminarea și
senzorul și
mișcarea senzorului,
mișcarea opticii,
diferite lungimi de undă,
camere 3D, polarizare, sonde
și actuatoare și, de asemenea,
colecții anterioare și online,
rețeaua.
Și un fel de
temă pe care o veți vedea este
după ani de cercetare
în viziunea computerizată, s-
ar putea argumenta că am
epuizat biții care
sunt disponibili în pixeli.
Mai sunt multe de făcut.
Sunt multe de făcut.
Încă provocator chiar și astăzi
cu algoritmi de calcul sofisticați
, este o provocare.
Deci, poate putem construi
camere care dezvăluie caracteristici
care vor merge mână în mână cu algoritmii
[INAUDIBILI] existenți sau moderni,
astfel încât să putem
procesa fotonii și să creăm
această metastructură pentru
conducta noastră de imagini.
Deci, ceea ce vom
face astăzi este
să descriu pe scurt despre
ce este vorba în acest curs,
să fac câteva introduceri.
Și în a doua jumătate,
vom veni
și vom face o previzualizare rapidă înainte
a [?  grupuri de bază?], OK.
Așadar, în următoarele câteva
diapozitive,
vă voi oferi doar o
scurtă prezentare
a despre ce
este vorba despre acest curs, aspectul.
Iată o imagine de ansamblu frumoasă asupra
vederii biologice de succes
în ochii animalelor.
Și există o
lucrare frumoasă în Science.
Și poți lua toată
viziunea biologică de succes
și o plasezi în
opt categorii.
Aveți ochi bazați pe
umbre, bazați pe refracție,
bazați pe reflexie,
ochi cu o singură cameră
sau ochi compuși
uneori cu apoziție,
alteori cu
suprapunere și așa mai departe.
Vom reveni și vom
discuta mai multe despre asta.
Dacă te uiți la
ochii unei scoici, se
bazează pe o
oglindă, nu pe o lentilă.
Deci ai o oglindă aici jos,
iar senzorul este aici sus.
Și lumina se reflectă de fapt
din această oglindă concavă.
Și imaginea se
găsește pe detector.
Și viitoarea cameră din
dispozitivul tău mobil pe un senzor plat
ar putea fi pe această arhitectură.
Nu trebuie să fie pe această
singură cameră de refracție ridicată.
Deci viziunea umană este
în acest colț aici.
Este un design cu o singură cameră
cu lentile.
Și toate camerele, cel puțin
toate camerele standard despre
care știm, sunt în
această parte anume.
Dar asta este mult de explorat.
Și asta nici măcar nu
explorează calculul.
Aceasta este o imagine destul de brută pe
care o folosesc aceste animale.
Deci, lumina filmului,
fotografia tradițională, lumina
intră prin obiectiv.
Cade pe
detectorul filmului
și acesta este sfârșitul poveștii.
Acesta este fotonul tău.
Și
îl transferați doar digital
sau prin procesare chimică
și ar trebui să îl vedeți.
Camera computerizată este
puțin diferită.
Vom avea
o optică nebună care se va
gândi la modul în care
sunt manipulate razele și lungimile de undă
.
Vom avea un senzor
care nu imită doar filmul.
Nu va fi
un [?  flag ?] senzor.  Va
avea propria geometrie
și spectru și așa mai departe.
Și ceea ce vedeți în cele din urmă
nu va fi doar o imagine brută,
ci va avea o
reconstrucție și calcul
deasupra.
Deci asta e camera de calcul.
Asta ar fi ceea ce este în
camera convențională.
Dar există și
un element care se află
în afara camerei,
care este ca...
și este
doar o lanternă.  Veți

avea o lanternă
cu modulatori sofisticați
care schimbă intensitatea
și faza și polarizarea
luminii în direcții diferite,
diferite tipuri de
optice suplimentare și așa mai departe.
Deci, odată ce aveți o
lumină programabilă
și o cameră de calcul
, avem un cadru
pentru a exploata și
înțelege cu adevărat transportul luminii
din scenă.
Deci ceva interesant se
întâmplă în lucrul cu camera.
Suntem aici în 2008, 2009.
Aproximativ un miliard de
camere sunt
vândute în fiecare an, ceea ce este în regulă.  Cei
mai mulți oameni știu asta.
Dar dacă te întorci cu
aproximativ șase ani înapoi,
2001, 2002, 0 camere au fost vândute
încorporate într-un telefon mobil.
Deci am trecut de la 0 la un
miliard în doar șase ani.
Așa că este doar un
moment uimitor să te gândești la imagini.
Și asta
seamănă foarte mult cu toată distracția
în rețele și
comunicare
în anii ’90, când milioane de
oameni intrau la bord
și mii de
site-uri web se desfășurau.
Și asta era computerul.
Și acesta este timpul
pentru calculul vizual.
Și pentru că acest joc
se schimbă atât de repede
în ceea ce privește costul, în ceea ce privește
performanța,
aplicațiile în care
imagistica nu era considerată

soluția perfectă se schimbă.
Vedem că camerele sunt folosite
în moduri cu adevărat casual și foarte
ciudate.
Și iată un indiciu
despre unde se duce asta.
Deci unde sunt aceste camere?
Amintiți-vă, camerele nu sunt doar
senzori 2D pentru fotografie,
ci sunt folosite
în diferite moduri.
Deci suntem aici, 2008, 2009.
Rozul de aici este din cauza
telefoanelor mobile.  Se vând
aproximativ un miliard de
senzori.  Ai
vreo ghicire despre ce sunt
celelalte așchii
, cea albastră,
cea verde și așa mai departe?
Sunt câteva
milioane aici.  Aici se vând
aproximativ 100 de milioane
.
Presupun că [INAUDIBIL].
Îmi pare rău.
PUBLIC: Mouse optic.
RAMESH RASKAR:
Mouse optic, foarte bun, foarte bun.
PUBLIC: Jocuri.
RAMESH RASKAR: Jocuri.
Deci, dacă te gândești la...
cred că am vândut
30 de milioane de telecomenzi.  Au
fost vândute 30 de milioane de telecomenzi.
Și această diagramă este
de fapt făcută înainte de asta.
Deci asta nici măcar nu este aici, dar
asta va fi mare, da.
Și, desigur, există și
fotografia tradițională.
Dar mă bucur că ai un
mouse optic pentru că aceasta este
una dintre cele mai mari piețe.
Practic, este o cameră cu
rezoluție foarte mică,
de obicei 20x20 sau 32x32
pixeli, care
rulează 1.000 sau 2.000 Hz.
Este o cameră de mare viteză
care face flux optic
pentru a-și da seama unde
este mouse-ul, chiar dacă îl așezi
pe o suprafață foarte clară.
Și telefoanele mobile
și camerele digitale...
și toate aceste griji legate de fratele mai mare
, gândiți-vă la securitate.
Este o așchie foarte, foarte mică.
Și dacă te gândești la
primele trei categorii de aici,
telefoane mobile cu mouse optic
și camere digitale și video,
toate acestea sunt dispozitive personale.
Și acest lucru se va extinde odată
cu numărul de oameni
din lume.
Deci acest lucru va deveni cu ușurință
6 miliarde sau 6,5 miliarde,
orice avem.
Dar aceste alte așchii
pot crește sau nu.
Jocurile, de exemplu, ar putea
crește în continuare foarte rapid,
deoarece aproape fiecare
persoană în mod individual
ar putea deține o consolă de jocuri.
Deci foarte interesant aici.
Dacă ne uităm pe
internet, camerele sunt...
uneori este doar o prostie.  S-ar
putea să știți despre
aceasta companie de
efecte de ecran verde
, U-Start.
Și vor să fie Guitar
Hero în domeniul vizual.
Deci, în loc să
redea muzică care este
sincronizată cu unele
date preînregistrate, aici
au
segmente video preînregistrate.
Și apoi poți
juca în acest film.
Este destul de mare.
Dacă accesați
site-ul lor web, mulți oameni își
încarcă
videoclipurile cu software-ul
și ecranul de experiență.
Tot ce vă oferă este o
cameră foto, o cameră simplă,
nici măcar o pereche de studio,
doar o cameră simplă
și un ecran mare de plastic verde.
Și au niște software pentru
a face maparea ecranului și așa mai departe.  Este
posibil să fiți familiarizat
cu acest videoclip.
Ce companie este aia?
Am uitat.
Începe cu M.
Este o cameră web de studio.
PUBLIC: [INAUDIBIL].
RAMESH RASKAR: Este o
companie japoneză, OK.
Alte altele interesante
, uita-te aici.
Panasonic Beauty
Appliance, ce face?
Orice presupuneri?
Este o cameră destul de mare.
Este un
aparat de înfrumusețare personal în care
oferă umidificare
într-un loc foarte local.
Deci, puteți sta acolo și sta toată
ziua și cred că
menține nivelul corect de
umiditate și umiditate în jur.
Deci pielea ta nu va deveni foarte uscată.
Ce zici de asta?
Camera foto nu este nicăieri
aproape de vedere.
Dar camera este
de fapt pe ureche.
Pot să mă uit înăuntru?
Citeam despre asta.
Nu era foarte clar care
sunt aplicațiile.
Dar te poți gândi la asta.
Adică, dacă
mergi pe stradă
și vrei să fii în siguranță,
ceva vine spre tine.
Poate iti spune.
Sau dacă există cineva care
nu-ți place -- se
îndreaptă spre tine --
nu te întoarce.
Da.
Și asta se va întâmpla din ce în ce mai
mult, în locuri mai nebunești.
Îmi place acest GigaPan
Epic 100, care este
pentru crearea de imagini panoramice.
Dar, de fapt, este
o platformă robotică minusculă, de
aproximativ 300 USD pentru un [INAUDIBIL].
Și are o pârghie fizică care
apasă pe obturator în timp ce se
rotește.
Este destul de uimitor.
Și, desigur, Fuji face
o muncă fantastică abia
începând cu perechea de studio.
Și încearcă să ofere o
întreagă conductă până
la imprimarea pe un
ecran lenticular,
astfel încât să vă puteți bucura de
această cutie de studio.
OK, așa că după ce te uiți
la toată această cameră,
ei spun: OK, ce
altceva mai este de făcut
pentru că nu trebuie să
faci multe cercetări pentru a face
unul dintre aceste proiecte.
Nu trebuie să urmați o clasă
pentru a construi aceste aplicații.
Deci, să ne gândim la
ceva care încearcă să îmbunătățească
puțin camera.
Tot ce vreau este adâncimea pe
pixel, ceva ce oamenii
par să facă foarte bine.  Ne
putem folosi cei doi ochi și ne putem
da seama cât de departe sunt lucrurile.
Cel puțin credem că
știm cum stau lucrurile.
Există o mulțime de
informații prealabile.
Dar pentru o cameră doar să obțină
adâncime este extrem de dificil.
După 34 de ani de cercetare
în viziunea computerizată,
tot nu poți să
ieși și să cumperi
o cameră cu un
cost rezonabil, care
funcționează la o
viteză rezonabilă și îți oferă
acel [INAUDIBIL].
Este uimitor.
Așa că vă vom arăta care este
stadiul tehnicii
folosind această cameră de mai multe mii de
dolari.
Acesta ne-a fost donat
de [INAUDIBLE]..
Și [INAUDIBLE].
Deci aceasta este camera care folosește
timpul de zbor pentru [INAUDIBIL]..
Oh, noi nu folosim
atât de mult camere [INAUDIBIL].
OK, deci este timpul zborului.
Toate acele alele sunt...
aceia dintre voi care au o
cameră pentru telefonul mobil, doar
uitați-vă la aceste lumini
prin camera voastră.
Veți vedea că toate
sunt luminate în aer.
Și după cum puteți vedea aici... la
ce se uită?
Este [INAUDIBIL]?
OK, deci oamenii
din față sunt
marcați cu verde și cineva
din spate acolo.
Da, Martin.
Deci, vă oferă o
estimare a adâncimii făcând
un calcul al timpului de lumină.
Acum asta e camera.
Și funcționează OK.
Dar după cum puteți vedea
calitatea chiar și
în această
configurație relativ ușoară,
majoritatea obiectelor
sunt difuze.
Nu există rezistență.
Mișcarea nu
are puțină lumină care să
copleșească această lumină activă.
Și chiar și atunci calitatea este OK.
Nu este atât de grozav.
Și uit
costul exact al acestuia,
dar costă aproximativ
10.000 de dolari, aceste camere.
Daţi-i drumul.
PUBLIC: Cum se numește?
RAMESH RASKAR:
Acesta este Canesta.
Da, dar în
cursurile ulterioare
vom învăța despre
toate camerele 3D diferite
, indiferent dacă se bazează
pe lumină activă sau stereo
sau lumină structurată,
polarizare și așa mai departe.
Deci acesta va începe.
Cealaltă companie este
3DV, care a fost
cumpărată recent de Microsoft.
Și apoi există câteva
companii din Germania
care construiesc camere 3D.
Și se pare că
această piață este acum
condusă de
consolele de jocuri, deoarece PlayStation
și Xbox sunt toate
interesate să folosească
camere 3D în
casă pentru jocuri,
pentru a interacționa cu gesturi.
Așa că vor să distingă
asta de asta, de exemplu,
pentru că acum toate
jocurile sunt în gulag.
Mâinile sunt departe de
corpul tău pentru a juca.
I-toy și Xbox și așa mai departe.
Dar cele noi
vă vor permite să faceți gesturi
mai complicate.
Deci sunt prea
multe provocări doar pentru a
obține 3D, deoarece trebuie să
folosim un fel de lumină activă
pentru a compensa
scenele ambientale.
Trebuie să faceți
captură geometrică din mai multe vederi.
Dacă aveți ceva
ca marmură sau piele,
are împrăștiere sub suprafață.
Deci e greu
de rezolvat.
Nu pot face triangularea.
Iar obiectele care sunt difuze
au componentă de reflexie difuză
.
Dacă intri în ceva
care are sticlă sau este întunecat,
este doar din precauție.
Deci, camera de calcul, ar
trebui să facă ceva
mai mult decât să
capteze o imagine 2D.
Și cei dintre voi care sunteți
aici construind aplicații în timp real și C
pentru robotică,
orice de genul ăsta.
Nu există nicio cameră
în acest moment care să poată
face față unor astfel de obiecte.
Acest lucru este uimitor.
Deci avem un miliard de
camere acolo.
Dar niciuna dintre acele camere nu
poate rezolva această problemă.
Deci asta vreau să mă
uit în această clasă.
PUBLIC: Pot să pun o
întrebare rapidă despre asta?
RAMESH RASKAR: Da.
PUBLIC: Așa că mă
gândesc doar
la
camera tradițională de tip film, care
are senzori de focalizare automată
care se bazează pe contrast
sau un lucru de tip telemetru.
Astfel încât într-un fel vă oferă profunzime
prin mișcarea elementelor optice.
Dar asta nu are
piese mobile, cred.
Contează asta ca o modalitate de a
încerca să faci o cameră care
percepe profunzimea
având ceva
care scanează optica fizică...
RAMESH RASKAR: Exact.
PUBLIC: --în jur.
RAMESH RASKAR:
Cred că pui
o întrebare foarte importantă.
Să vedem dacă am un slide.
Deci, dacă vă gândiți
la un mod diferit
de scanare în 3D.
Și acesta este apropo... este
unul dintre
studenții noștri vizitatori
Doug Lanman și Gabriel Taubin.
Au un
curs frumos la SIGGRAPH
despre toate modurile diferite
de a face scanare 3D.
Și sunt bazate pe contact
și apoi fără contact.
Și acum vorbim
despre cea mai mare parte activă prin utilizarea
timpului de zbor și așa mai departe.
Dar, desigur, sunt pasivi
și studio și mișcare
și așa mai departe bazate pe
focalizare și defocalizare.
Acesta poate fi o modalitate bună
de a privi această cameră
aici.
Și doamnă Emily,
vrei să o conduci?
PUBLIC: Da, [INAUDIBIL]
RAMESH RASKAR: Da.
Deci această cameră este
complet pasivă.
Este ca o
cameră completă, care are...
Vrei să vorbim despre asta.
PUBLIC: Da, practic
sunt 25 de imagini separate,
fiecare dintre acestea fiind
o cameră separată.
RAMESH RASKAR: Care
este pe un singur șasiu.
PUBLIC: Da, și durează
doar 25 până la 30 de minute.
Dar fiecare este dintr-o
perspectivă puțin diferită.
Deci, puteți face lucruri precum
adăugarea tuturor imaginilor împreună,
dar să le deplasați ușor.
Așa că mă pot concentra la infinit
spre sfârșitul mesei.
Sau pot schimba
focalizarea pur și simplu
mutând sau mutând
imaginile pentru a focaliza chiar acolo.
RAMESH RASKAR: Așa că nu uitați că
face toată această operațiune
în software.
Puteți face acele 25 de imagini.
Și apoi în software
îl puteți reorienta oriunde doriți.
Și apoi, din nou, pe baza
contrastului maxim
sau a unuia dintre acești operatori.
Ați putea să vă dați seama
ce este în față
sau ce este în spate.
Dar, desigur, dacă puneți
un obiect transparent,
va fi destul de
dificil să vă dați seama
unde este acesta.
Dacă aș pune ceva
care este cu adevărat plat,
atunci nu ar ști
dacă este focalizat
sau nu în
mijlocul hârtiei.  S-
ar putea să facă o treabă OK
la limitele hârtiei.
Sau în mijlocul
hârtiei pare mereu
ca e de joasă frecvență.
Așa că apar astfel de
camere.
Puteți cumpăra această cameră pentru
aproximativ 20.000 USD de la U-Plus.  Până
acum suntem până la
ce, 30, până la 30K.
Am făcut 10, 120.
Următorul va fi...
vom ajunge
foarte repede la 60, 60K.
Și dacă, din nou, te gândești
la camera telefonului tău mobil,
mentalitatea actuală
a producătorilor de camere
este că vor să
o micșoreze, ceva care este din ce în ce mai mic
și mai mic.
Dar dacă doriți să
creați suficientă linie de bază,
creați un fel de
extracție de adâncime bazată pe focalizare,
de exemplu, așa cum ne
uităm aici,
trebuie să avem o
linie de bază între ele.
Și asta
face această cameră.
Este încă destul de compact.
Am uitat.
Cred că 6 centimetri în
total, ceva de genul ăsta.  Nu
știu.
Ar putea fi pe telefonul tău.  Are
atât de mult spațiu.
Deci, dacă ar întoarce
totul și ar face toți pixelii
ca pixeli de detectare,
aveți suficientă linie de bază
de la marginea stângă
a camerei,
marginea stângă a
camerei acestui telefon mobil
până la marginea dreaptă a
camerei telefonului mobil
pentru a crea acele efecte.
Dar această mentalitate trebuie să se schimbe.
Chiar acum, așa cum vom
vedea în cursul de mai târziu, în
secțiunea despre senzori,
există o inovație extraordinară
în modul în care fotonii -- îmi pare rău, se construiesc
senzori de imagine

care sunt camere la nivel de placă cu
eliminarea pornirii înapoi,
3D VLSI și așa mai departe.
Adică, totul este grozav
și ne va ajuta.
Dar, din păcate, toți
au o singură minte.
Vor doar să
creeze un
raport semnal/zgomot mai mare, care trebuie să colecteze
cât mai mulți fotoni.
Și vor să micșoreze
senzorul cât mai mic,
astfel încât să îl poată vinde
la un cost ieftin.
Dar dacă te gândești la...
dacă cineva ți-ar fi spus în
urmă cu 30 de ani
că televizoarele sunt
cu adevărat scumpe,
așa că ceea ce vom face
este să începem să construim televizoare care
sunt din ce în ce mai mici, pentru că
vor fi din ce în ce mai ieftine,
bine.  --
dar nu așa funcționează.
Oamenii vor
televizoare din ce în ce mai mari.
Și sunt dispuși să plătească
pentru televizoare de 40 și 50 de inchi.
Și va veni un
moment în care oamenii vor spune,
este în regulă dacă trebuie să
plătesc puțin mai mult,
dar să-mi fac senzorul și să-mi facă
matricea de senzori din ce în ce mai mare,
astfel încât să fie aproape de
dimensiunea întregului dispozitiv.
Chiar și pentru o cameră
ca o cameră SLR,
nu întreaga cameră este senzor.
Doar o mică parte
din el este senzor.
Dar odată ce
ocolim această noțiune
că siliciul este cu
adevărat scump.
Și trebuie să-l micșorăm și
trebuie să creăm această napolitana.  Îl
putem tăia și
tăia în milioane
de senzori minusculi pentru camere.
Sperăm că lucrurile se
vor schimba
și nu ne vom uita la
acele televizoare minuscule așa cum au
prezis ei în urmă cu ceva timp.
Deci cam acolo
sunt unele dintre aceste lucruri.
Așa că permiteți-mă să mă întorc --
deci să obțin 3D foarte dificil
și aș spune că
este un fel de versiunea 0.1
a unei camere de calcul.
Adică, trebuie să simtă
lumea tridimensională
pentru a face ceva interesant.
Și este folosit
în alte scenarii,
vreau să spun, provocare [INAUDIBILĂ].
Aceasta este o animație
pentru filme.--
unde puteți
construi vehicule care
pot naviga prin
orice tip de teren,
inclusiv cartierele urbane.
Așa că prima versiune a
provocării [INAUDIBLE]
avea de fapt o mulțime de camere.
Dar aspectul trist din
punctul de vedere al camerei
este că a doua
versiune care a fost...
Stanford a fost
câștigătoarea în aceea.
În
definiția tradițională a unei camere,
nu existau camere
pe întregul vehicul.
Nu erau
camere pe o mașină
construită pentru a naviga într-un oraș.
E destul de trist.
Adică, dacă te gândești
bine, un șofer uman care conduce
printr-un oraș...
Aș spune că aproape
toate contribuțiile noastre,
toate acțiunile noastre se bazează
pe informații vizuale.
Dar camerele sunt atât de primitive
pentru a construi acest vehicul auto-navigator
încât nu
sunt folosite camere tradiționale.
Acum, desigur,
o duc la extrem,
deoarece tipul
de dispozitive pe care le-au
folosit erau similare cu
dispozitivele de scanare a distanței.
Aveau scanere laser
LIDAR, reducând timpul de zbor
și așa mai departe.
Și într-un fel
captează informații
care sunt sensibile la
diferite direcții.
Deci, într-un fel, este
o cameră, dar
nu este o cameră tradițională cu rază vizibilă
pe care o folosesc.
Este un detector, un
detector cu un singur pixel
care măsoară lumina care vine
din diferite direcții.
Și la cealaltă extremă,
aceasta este o extremă
în care camerele nu sunt
suficient de bune pentru a naviga singur.
La cealaltă extremă,
aveți o mulțime de oameni online -
din nou, acesta este un slide de la Doug
Lanman care își construiește propriile
scanere 3D.
Deci, desigur, puteți
lua o cameră web Logitech
și puneți câteva [INAUDIBLE].
Puteți să-l calibrați
și să-l mutați
pentru a crea modele 3D
și o grămadă de... Ne vom
uita la asta în timpul...
oamenii folosesc
doar un pahar de vin
pentru a crea dungi laser.
Așa că pot lua un indicator laser
și îl pot străluci pe un pahar de vin
pentru a crea o bandă laser.  Nici
măcar nu trebuie să
cumpăr optice scumpe.
Și doar îl scanează
și dezvoltă o cameră DV ieftină
pentru a crea scanere 3D.
Acesta este probabil
cel mai interesant.
Ei vor să creeze,
din nou, un
model 3D foarte precis dintr-o platformă LEGO.
Și așa funcționează.
Probabil o poți ghici
din imagine.
Există o oală de lapte.
Vor să ia un
personaj și să-l scaneze.  Vor
pune acest
personaj într-un vas cu lapte.
Și fă o fotografie
de sus făcând
o segmentare foarte simplă.
Și apoi, în
timp, vor
pune puțin mai mult lapte,
astfel încât nivelul lichidului
să crească în această găleată pătrată
și în această găleată dreptunghiulară.
Și vor continua
să facă fotografii
și vor crea acest
model 3D secțiune cu secțiune.
Destul de uimitor.
Publicul: Au făcut-o
în New York cu oameni.
RAMESH RASKAR: Îmi pare rău?
Publicul: Au făcut-o
în New York cu oameni.
Ei merg în
lapte și te scanează.
[INAUDIBIL]
RAMESH RASKAR: Excelent,
mi-aș imagina că
este mai ușor să mergi în altă parte.
Doar bea.
Doar în sus
[INAUDIBLE] și scurgeți-l.
Se va stinge
aproape concentrat.
PUBLIC: Adevărat.
RAMESH RASKAR: Dar, da, acesta
ar putea fi un proiect grozav de clasă.
Deci, iată o
direcție ușor diferită pe
care o iau unii oameni.
Și îmi place foarte mult această lucrare
de la [INAUDIBLE] Washington.
Unii dintre voi sunt...
OK, lasă-mă să pun
mai întâi întrebarea și să văd dacă cineva dintre voi
are un răspuns la asta.  Să
presupunem că mergi la
Roma și te afli
în fața Fântânii Trevi.
Faci o fotografie și
nu știi nimic
despre Fântâna Trevi și despre
hype-ul despre ea.
Vrei să faci o
fotografie și să-ți dai seama
care parte a acestei
fotografii este interesantă în
opinia tuturor.
Deci de ce sunt aici?
Ar trebui să mă uit la...
dacă merg în
Piața Orașului Vechi din Praga,
nu mă voi uita
la o fântână aici.
Am să mă uit la o
altă parte a castelului.
Dar cumva, când sunt
la Fontana di Trevi,
nu mă uit
la clădiri.
Mă uit la Fântână.
Deci, cum aș determina fără să mă
uit în ghidul meu care
parte este cea mai interesantă?
Ceva indicii, vreun răspuns?
PUBLIC: Nu știu
dacă ar trebui să răspund.
RAMESH RASKAR: Haideți.
Ești [INAUDIBIL], da.
PUBLIC: Un lucru pe care l-ați
putea face poate
este să obțineți un consens
pentru toate fotografiile
care au fost
făcute cu acest obiect
și să vedeți, practic, unde se
suprapun urmele caracteristicilor.
Un fel de alertă [INAUDIBILĂ].
RAMESH RASKAR: Excelent.
Deci, aceasta este de fapt o ramură
a proiectului de turism foto Microsoft
Photosynth în care
aveți milioane de fotografii
ale aceleiași locații turistice.
Și odată ce
le-ați înregistrat în 3D,
puteți doar să
fotografiați razele înapoi
pentru a vedea ce raze vor
intersecta pixelii.
Dacă majoritatea razelor par să-
ți arunce doar
o histogramă, vei realiza
că majoritatea fotografiilor
se uită la fântână.
Și în acest caz,
ceea ce
caută fotografiile în
partea de sus a [INAUDIBILĂ]..
PUBLIC: Așa că poate este
ceea ce este popular aici.
Totul ar putea fi
diferit [INAUDIBIL]..
RAMESH RASKAR: Ai
dreptate, ai dreptate.
Deci următoarea întrebare
este, cum putem...
este ca popular versus
interesant pe Flickr.
PUBLIC: Da, este adevărat.
RAMESH RASKAR: Deci iată
întrebarea noastră, cum putem să întrebăm...
cum putem răspunde la această întrebare?
PUBLIC: Pot
exista anumite caracteristici pe care
sistemul vizual uman le
consideră deosebit de interesante,
lucruri cu niveluri ridicate
de detalii nerepetitive
sau anumite forme sau rapoarte.
RAMESH RASKAR: Da, cu siguranță.
Deci cred că sunt
multe de făcut.  Așa că
poate dacă vrem să construim
o cameră care detectează direct
modelul de construcție,
nu-i pasă să-l găsească, să
facă o fotografie reală.
Dar face o
treabă foarte bună în a afla
dacă există modele pe care ni le
considerăm interesante, fie că este vorba de
simetrie sau repetiție sau de
scara corectă, raportul de aspect corect
și așa mai departe.
Și același proiect.
Deci acesta este din
nou Panteonul din Roma.
Acestea sunt toate locurile din
care oamenii fac fotografii.
Și dacă îți spun doar că aceasta
este priveliștea Panteonului
și, de obicei, ești...
aici sus este o fântână.
Oamenii încep de aici și
apoi intră și se plimbă
și fac o poză cu această
gaură mare din Panteon.
Deci întrebarea este dacă fac
o poză aici, la intrare
și din interiorul
panteonului, uitându-mă la
ușă și o
poză din afară,
care este partea care ar
lega aceste două fotografii?
Nu este o cale în linie dreaptă.  Nu
am o imagine.
Nu-l am.
Dar dacă aveți de fapt
această, din nou, schemă de vot,
v-ați dat seama că cel mai bun
mod de a trece de la această vedere
la această vedere este să urmați
această cale specială.
Deci, acestea sunt date care au fost
capturate din medii vizuale,
cum ar fi fotografii, dar în mod inerent
este mai mult despre geometrie.
Și l-aș numi...
este aproape non-vizual.
Așa că a fost
camera de calcul
și să ne gândim la
fotografia computațională.
Și fotografia computațională
și colaboratorul meu Jack
Tumblin la Northwestern.
Așa ne place să
definim cele două părți.
Vrem să surprindem
scena și
vrem să sintetizăm acest lucru.
Iar atunci când facem captură,
vrem să-l surprindem
într-un mod extrem de bogat,
astfel încât să poată fi citit de mașină
și să poată
înțelege ce este
acolo și să resintetizeze.
Vrem să sintetizăm într-
o manieră hiper realistă,
astfel încât să reprezinte
esența
experienței noastre vizuale.
Și în cadrul acestuia
sunt trei echipe majore.
Una este fotografia epsilon,
care este practic
bracketing generalizat.
Deci, indiferent dacă vreau
HDR sau panoramă, voi
lua camera mea,
bracketingul de expunere de la Google
sau bracketingul de focalizare
sau bracketingul de vizualizare
și așa mai departe și voi crea
o imagine foarte frumoasă
și mai ales pentru a depăși
limitările unei camere.
Asta e doar fotografie epsilon.
O să schimb
parametrii camerei
într-un cartier epsilon.
Și apoi oamenii cred că
asta este camera foto supremă.
Dar din nou nu ne vom
concentra prea mult pe această parte a
acestui curs.
Următoarea parte -- asta e
destul de interesantă --
este așa-numita fotografie acoperită.
Deci, comentariul pe care l-am avut
mai devreme îmi pasă foarte mult
de o caracteristică de nivel mediu.
Vreau să știu dacă
sunt simetrice.
Vreau dacă există
un model care se repetă.
Vreau să știu
unde sunt marginile.
Vreau să știu cum
pot fi segmentate regiunile și așa mai departe.
Și merită să faceți mai multe
fotografii, cum ar fi în bracketing.
Vreau doar să fac una sau poate
două fotografii care sunt reversibile
și, desigur, informații
despre ceea ce lumea din imaginea mea.
Și este posibil ca imaginea să nu
fie o singură imagine 2D.  Ar
putea fi o
cameră cu câmp luminos în care
aveți 25 de imagini
sau un singur instantaneu
sau ați putea avea o
cameră de timp de zbor
unde chiar
nu o puteți numi fotografie,
deoarece măsoară de fapt
timpul
necesar pentru ca lumina să se
întoarcă înapoi.  și mai departe într-o
direcție dată și așa mai departe.
Și ar fi foarte
util pentru analiza scenei.
Deci, o mare parte din cursul nostru ar
discuta de fapt această parte.
Iar ultima parte este
[?  exemplu?] fotografie
care este într-adevăr să
vedem dacă putem trece
dincolo de acest nivel scăzut de
caracteristici, pixeli și caracteristici de nivel mediu,
cum ar fi mișcarea și
prim-planul și fundalul
și simetria și așa mai departe, la o
înțelegere de nivel superior.
Astfel încât nu
mimează doar ochiul uman,
ci poate face
lucruri de genul acesta,
spunându-mi ce este
popular, de exemplu.
Și susțin că numai atunci când
vom avea camere computaționale
și
fotografie computațională care susțin acest lucru,
vom putea crea
noi forme de artă vizuală.
Deci, în cadrul acestuia, aceasta
este o diagramă despre care vom
vorbi
pe parcursul acestei clase.
Nu voi intra în prea
multe detalii acum.
Dar avem anumite obiective,
caracteristici de nivel mediu,
caracteristici de nivel scăzut,
caracteristici de nivel înalt și așa mai departe.
Și avem anumite instrumente care
pot capta imaginea brută.
Putem captura
unghiul și spectrul incidentului,
cum ar fi UV și IR termic.
Putem captura
câmp de reflectanță dimensional mare.
Avem date non-vizuale, cum
ar fi GPS și identitate, metadate,
imagini anterioare și așa mai departe.
Și cu asta vom
explora tot acest spațiu
de cameră și fotografie.
Desigur, intervalul dinamic ridicat
și așa mai departe este chiar aici.
Nu vom petrece
prea mult timp pentru asta.
Dar ne vom
gândi la cum putem
introduce un obiect virtual,
cum poți face o fotografie
și reaprinde, cum poți schimba
iluminarea în scenă și așa mai departe.
Editarea materialului, de exemplu,
dintr-un singur foton, Ted Olson
este aici și a lucrat
mult în acest spațiu.
Și dacă te uiți
la această diagramă, îți
dai seama că nici măcar
viziunea umană nu se află
în partea dreaptă sus
a acestei diagrame.
Cu viziunea umană nu pot
privi după colț.
Nu pot vedea ce este în
interiorul corpului.
Nu pot să-ți spun ce se află în
spatele cortinei.  Nu
vă pot spune când sunt
la Roma ce este interesant
și așa mai departe.
Deci chiar doriți să creați
această experiență umană augmentată
folosind aceste instrumente și
mecanismele pe care le
avem la dispoziție.
Deci vom reveni la asta.
Ține cont de asta.
Și multe dintre acestea sunt de fapt
disponibile în cartea pe
care eu și Jack
Tumblin am publicat-o.
PDF-ul acestei cărți
va fi disponibil
pe tot parcursul cursului.
Și adevărata carte
ar trebui să apară oricând.  În
regulă.
Deci, doar câteva
diapozitive și vom face o pauză.
Permiteți-mi să trec peste
acesta deocamdată,
câteva dintre exemplele mele preferate.  În
regulă.
Așa că trebuie să petrecem
mult timp gândindu-ne
la camerele care, din nou,
arată ceea ce nu se vede.
Și mi-am dat seama că
Mathias este aici.
Compania sa este fondatorul
Redshift, o companie de imagini termice
.
Și vrei să spui
câteva cuvinte?
MATHIAS OMOTOLA: Sigur.
Așadar, acesta a fost al doilea meu
startup, iar ideea
a fost să construiesc o
cameră de imagine termică cu costuri ultra-scazute
și să o fac folosind o cameră
standard de telefon mobil
ca, de fapt,
senzor de imagine
și folosind un mic
film reglabil termic ca translator
între infraroșu și vizibil  .
RAMESH RASKAR: Exact.
Iar scopul este de a
reduce dramatic
costul unei camere termice.
Deci hai să aducem următoarea noastră jucărie.
Veți avea nevoie de ceva
timp pentru a vă configura?
VORbitor invitat: Oh, da, am nevoie de...
RAMESH RASKAR: OK.
Da.
Vom configura asta altădată,
ceea ce ne va duce foarte repede
spre cei 60K.
Și poți face niște
lucruri uimitoare.
Deci asta nu este de la
compania lui Mathias.
Este un producător sau doar un...
ei chiar fac camere
sau sunt doar integratori?
Și îl pot folosi
în analiza sportivă?
Acesta este în jocul de cricket
în care vrei să-ți dai seama
dacă mingea a lovit
pad sau pad
și este o chemare foarte dificilă
pentru arbitru,
dar dacă au o
cameră de termoviziune, atunci
mingea aici dacă
lovește punga  ,
va lăsa un
punct fierbinte pe liliac.
Dar dacă lovește liliac, va
lăsa un hotspot pe pad.
Deci, doar privind
o imagine la câteva
secunde după ce mingea
a plecat, jucătorul,
vă puteți da seama
dacă mingea a lovit--
mingea a lovit bâta sau bâta.
Și asta este major.
Oamenii se înfurie foarte tare
și toți analiștii sportivi
vor scrie sau
arbitrul a doua zi în presă.
Acest lucru chiar le salvează viața.
Dar scopul pentru Mathias
și alte companii
este să-l facă disponibil,
eventual, la același cost
ca și camera dvs. tradițională.
Adică, dacă te gândești la
un cost al unui reflex digital,
a fost de 30.000 de dolari.
Și acum valorează aproximativ 500 de dolari.
Este doar silicon.
Nu este atât de scump.
Dacă Canon sau Nokia
decide să aibă
o cameră termică în
fiecare telefon mobil,
acestea vor fi disponibile la un
cost foarte mic, extrem de scăzut
.
Care este ipoteza ta?
Care ar fi
costul în cinci ani?
PUBLIC: Cinci ani?
Mai sunt 500$.
RAMESH RASKAR: 500 USD.
Nu e rău, nu?
Și după cum veți vedea
mai târziu în curs
și veți vedea în această demonstrație--
putem face asta și în
pauză.
Așa că fă-ți timp.
Poate face niște lucruri uimitoare.  În
regulă.
Deci asta a fost camera computerizată
și fotografie computațională.
Și în această clasă ne vom
uita la ambele aspecte.
Așa o să
facem.
Avem două numere 131
pentru licență și 531
pentru absolvent.
Principala diferență este că
avem patru sarcini
pentru versiunea de absolvent
și trei sarcini
pentru versiunea de licență.
Și avem un examen la jumătatea perioadei
în care
vor fi mai puține întrebări pentru
versiunea de licență în
afară de asta, restul
cursului este foarte asemănător.
Deci, în sarcini, ne
jucăm
cu optica și iluminarea,
senzorii și alte elemente.
Și vom avea toate aceste
jucării disponibile pentru tine.
Vom avea proiectoare,
diferite surse de lumină, lasere
și lucruri de genul
acesta cu care să ne jucăm.
Voi avea și un
premiu pentru cel mai bun proiect.
La sfârșitul anului trecut
a fost exact
un student de licență
și a
câștigat premiul pentru cel mai bun proiect
, destul de impresionant,
destul de impresionant.  A
făcut o treabă uimitoare
pentru că anul trecut nu am
avut o versiune de licență.  A
fost doar o versiune superioară.
Examenul intermediar va
fi la începutul lunii noiembrie.
O componentă importantă a
clasei și munca ta
ar fi un proiect final, care
ar trebui să fie nou, precum și cool,
spre deosebire de multe alte domenii.
Este posibil să
vii cu o idee la
care nimeni altcineva nici măcar nu s-a
gândit în acest domeniu.
Așa că ați putea veni cu idei
care nu sunt doar incrementale,
ci care ar putea schimba jocul.
Și vă spun mai târziu
că trei proiecte,
proiecte finale de anul trecut
au dus la lucrări SIGGRAPH sau ICCP.
Și două dintre proiecte
devin proiecte de mai multe sute de mii de
dolari.
Deci, este posibil să veniți
în această clasă cu idei
care schimbă jocul.
Dacă luați
clasa pentru credit,
veți lua și
note de clasă pentru prelegeri.
Vom avea o mulțime de discuții cu invitații
la rând și discuții online.
Această clasă, majoritatea
materialelor este pe diapozitive.
Dar, începând de săptămâna viitoare,
aproximativ jumătate din material
va fi pe diapozitive,
iar cealaltă jumătate
va fi doar pe table albe
și demonstrații și așa mai departe.
Deci, dacă vă uitați
la un diapozitiv, vă veți
face o idee despre tipul de
material pe care îl acoperim,
dar ceea ce mi-am dat seama
anul trecut a fost că
cea mai mare parte a discuției
nu a fost de fapt
surprinsă în diapozitive.
Și dacă sunteți un ascultător...
și eu mulți dintre voi
veți fi
ascultători în această clasă,
ceea ce este perfect.
Dar ceea ce aș vrea să fac
este să particip la discuții.
Aduceți un nou punct de vedere.
Vreau să învăț de la tine.
Mă bucur că Mathias este
aici, de exemplu.
Este expertul mondial,
expertul mondial în domeniul imaginilor termice.
Așa că vreau să


contribuiți la discuție
și să oferiți un nou punct de vedere.
Nu mă voi supăra
deloc dacă sari
și oferi o nouă perspectivă
sau o nouă referință
despre ceea ce discutăm.
Și dacă sunteți un
student absolvent sau un post-doctorat,
atunci aș dori, de asemenea, să
petrec ceva timp
împărtășind cu noi o scurtă
prezentare, poate o idee grozavă
sau o lucrare nouă pe care o faceți.
Dar la asta m-aș
aștepta dacă nu
luați această clasă pentru credit.
În ceea ce privește
defalcarea creditelor, avem aproximativ patru
sau trei sarcini,
în funcție de versiunea pe care o
luați, 40%, proiectul final,
30%, semestru 40% și
participarea la clasă.
Aceasta include discuții
adesea online, precum și
luarea notițelor.
Cerințe preliminare.  Să
vedem dacă am...
Voi reveni la
asta, un alt diapozitiv.
Accentul pentru
această clasă se pune într-adevăr
pe
tehnicile fundamentale în imagistica.
Da, se apropie.  Va
fi distractiv.
Și la clasă, precum
și la teme, se pune
accent pe tehnici.
Și includ toate aceste
cuvinte cheie, procesarea semnalului,
viziunea grafică optică aplicată,
colecția de fotografii online,
tehnici statistice,
electronică, arte vizuale
și așa mai departe.
Și în acest sens
nu este o clasă de discuții.
Vom învăța
despre tehnici.
Bine, există
divertisment aici.
Este foarte captivant
să te joci cu camerele foto.
BINE.
Deci, dacă vă puteți concentra
aici pentru câteva minute.
Și sunt trei domenii pe care
vrem să ne concentrăm.
Și ține cont de asta
și știi asta.  Ne vom
concentra
pe fotografie.  Ne vom
concentra pe
tehnici active, tehnici în timp real
.
Și ne vom concentra
pe imagistica științifică.
Deci, în cadrul fotografiei, vom

gândi în dimensiuni mai înalte.
Nu ne vom
gândi doar la HDR
sau la focus stack și așa mai departe.  Ne vom
gândi la câmpurile
luminoase cu imagini cu dimensiuni mari
, la
camerele cu gamă de imagini termice și așa mai departe.
Și viziunea computerizată activă
, ne vom
gândi la
aplicațiile HCI,
robotică, urmărire
și segmentare
și cum putem schimba
jocul utilizând
camere care dezvăluie caracteristicile.
Și o mulțime de concepte
din imagistica științifică,
cum ar fi
detectarea compoziției, codarea frontului de undă
, deconvoluția,
tomografia, funcția punct pătrat
și așa mai departe...
Și la prima vedere, aceste trei
zone ar putea părea foarte distincte
și au
tehnici foarte diferite.
Dar, din fericire, toți
folosesc principii foarte asemănătoare.
Și ceea ce ne-am dat seama
de-a lungul cursului
este că această fuziune a
acestor idei diferite --
Adică, tomografia
și codarea frontului de undă
par foarte departe de
fotografia tradițională sau HCI.
Dar vă veți da seama că
multe dintre problemele pe care le
puteți întâlni și
multe dintre artele vizuale de
care ați putea fi interesat
ar putea fi afectate de unele
dintre aceste tehnici noi.
Deci în ceea ce privește
condițiile prealabile.
Ultima dată când am
predat acest curs, a
existat o solicitare de a
sprijini studenții
din medii diferite.
Deci asta o să
încercăm.
Vom încerca să
urmărim, un tract doar software
și un tract software, hardware.
Iar tractul de utilizare intensivă a software-ului
este pentru aceia dintre voi
care doar din cauza
intereselor dvs.
sau doresc să facă lucrurile
într-un anumit mod --
și este posibil să puteți utiliza
un software bazat pe chei.
Și tractul software-hardware
vei folosi multă
programare, OpenCV, MATLAB,
C++, Flash, orice vrei,
Java.
Nu prea contează pentru mine.
Dar vei face
multă programare.
Și aceia dintre voi care s-ar putea să se
gândească la software
doar urmăresc--
și s-ar putea să
încercați să utilizați GUI.
De fapt, va fi
și multă muncă.
Și cei dintre voi
care folosiți Photoshop
știți foarte bine că, dacă doriți
să faceți modificări simple la o fotografie, vă
luați o oră, două
ore, uneori șase ore.
Și îți vei da seama
că uneori scriind
un program mic poți
face acea sarcină mult mai rapid,
dar este costul tău.
Ceea ce este util,
dar nu este absolut
necesar, sunt unele cunoștințe
în algebra liniară,
procesarea semnalului,
procesarea imaginilor.
Dar ceea ce este critic este că ar trebui să
poți gândi în 3D.
Și aceasta este o abilitate care este
absolut necesară.
Dacă ai de gând să te gândești
la dimensiuni mai înalte.
3D este doar un început,
dar [?  ne gândim
la 40, 60, 80 și așa mai departe.
Acum încercăm să menținem
matematica la elementele esențiale de bază.
Îmi place să folosesc o mulțime de
diagrame și analogii vizuale
în analogiile vizuale
pentru a explica conceptele.
Dar când îți faci
propriile sarcini,
va trebui să te
întorci la întrebări.  S-
ar putea să arăt
întrebarea, dar voi
încerca să explic din nou asta
desenând pe tablă.
Dar este posibil să
parcurgeți întreaga clasă
fără să scrieți
o mulțime de ecuații.
În același timp, multe dintre
aceste concepte sunt complexe
și vor ajunge
într-un ritm foarte rapid.
Și vom discuta
o mulțime de concepte.
Acum, dacă sunteți genul
de persoană care poate să stea pe
spate și să privească o prezentare
și să înțeleagă un concept
în care puneți întrebări.
Este interactiv.
Aceasta este o clasă ideală.
Pe de altă parte, dacă
ești genul de persoană
căreia îi place să se
uite cu adevărat la matematică
și să vadă care este relația
dintre variabile
și așa mai departe,
este bine și asta.
Așa că trebuie să ai
una dintre aceste două abilități
pentru a te descurca
bine în această clasă.
Acum și temele pentru
această clasă
vor fi
puțin diferite.
După cum am spus în timpul
orei, veți
asculta o mulțime de
concepte avansate și complexe.
Dar sarcinile sunt
structurate în așa fel
încât să aibă un nivel din ce în ce mai mult
de sofisticare.
Așa că vă puteți descurca destul de bine
fără prea multe informații
pentru până la primele 60%
sau 70% din sarcină.
Dar pentru a face ultimele 10% sau 20%
veți avea nevoie de un fundal bun
în unele dintre aceste domenii.
Deci, acesta este un alt
mod de a vă gândi
la modul în care ați putea
urma această clasă,
chiar dacă nu aveți un fundal foarte
puternic în matematică, algebră
sau procesare a semnalului.
Deci te poți descurca destul de bine,
până la 60% sau 70%.
Și, din nou, în partea superioară
a sprijinirii studenților
cu diferite medii,
ceea ce voi face
este să vă normalizez
performanța
la temele în funcție de
mediul pe care îl aveți.
Deci, dacă știu că nu aveți
un fundal în algebră liniară
și luați
această clasă, voi
crede că dacă ajungeți la
70% din acea temă
ați făcut o treabă destul de bună.
Așa că o voi normaliza din
nou în funcție de cât de mult
cunoașteți în acel anume...
cunoștințele necesare pentru
acea sarcină anume.
Așa că vă puteți alege cu adevărat
nivelul de modul în care doriți să o faceți.
Și am făcut asta ultima dată
și a ieșit destul de bine.
Așa că vom vedea dacă
putem face același lucru.
Și cei dintre voi care
luați
clasa 131 pentru licență,
vă rog să veniți și să vorbiți cu mine.
Și, în mod similar, ne putem da
seama, pe baza
orelor pe care le-ați
luat deja, cum putem structura
acele teme.
Pentru toate acele sarcini,
cele patru sau trei sarcini,
există întotdeauna o opțiune.
Există două sarcini și
puteți alege oricare dintre ele.
Deci, asta vă oferă,
din nou, abilitatea
de a alege o misiune
potrivită pentru nivelul dvs.
de înțelegere.
Bine, deci să vedem.
Orice mediu de programare
este bine, notează OnePlus.
Trimite-mi un e-mail,
raskar@media.mit.edu,
pentru a te înscrie pe lista de corespondență.
Și avem și o
foaie de înscriere pe care o voi
da în pauză.
Și, amintiți-vă, clasa noastră intră
în happy hour vineri.
Deci, după oră, vom
merge cu toții la casa căsătoriei
și vom continua discuția la
bere, dacă ai peste 18 ani.
Nu, 21.
Este 21?
Deci la 4:30.
Aceasta este o schiță generală a
modului în care vom proceda.
Terminăm pe 4 decembrie.
E amuzant pentru că
cursurile se termină pe 10 decembrie.
Și ultima noastră clasă ar
fi fost 11 decembrie.
Așa că cred că ai o
clasă de vineri fără examen final
înseamnă că termini
foarte, foarte devreme.
Deci semestrul se încheie
pe 4 decembrie,
ceea ce înseamnă proiecte finale.
Din păcate, săptămâna
dinainte este Ziua Recunoștinței.
Mulți dintre voi
îmi veți mulțumi
pentru întârzierea și
amânarea care
v-au determinat să lucrați la
vacanța de Ziua Recunoștinței.
Da, există doar o listă aici.  În
regulă.
Deci, unul dintre lucrurile pe care
nu le vom acoperi sau nu le vom acoperi în detaliu
este arta și estetica
fotografiei, 4343. Manipularea
imaginii software
, există
un curs grozav al lui Fredo Durand
despre fotografia digitală computațională,
care este
complet concentrat pe software.
Deci, aceste două clase,
clasa întâi și clasa mea,
sunt de fapt o completare foarte bună una de
cealaltă,
deoarece în această clasă,
accentul se pune mai mult
pe hardware și
optică și senzori
și, desigur, pe software.
Dar accentul se pune pe
mâini pe elemente.
Și cred că Fredo nu va
preda cursul primăvara.
Dar Will Freeman, care este
și un instructor grozav,
va preda
cursul în primăvară.
Asta aud eu.
Nu am confirmat.
Și există
cursuri excelente de viziune computerizată.
Cred, Ted, predai
un curs despre percepția scenei.
TED: Formă.
RAMESH RASKAR: Pentru
percepția formei este
luni, doar luni.
TED: Nu, nu știm când.
RAMESH RASKAR: Bine.
TED: Prima clasă este
luni, [INAUDIBIL]..
RAMESH RASKAR: OK, dar am
trimis deja un e-mail despre clasa lui Ted
pe lista de corespondență.
Așa că, după ce voi auzi de la tine, o
voi trimite din nou.
Există câteva
clase grozave de optică.
Această clasă nu este despre optică.
Veți învăța
multe concepte.
Dar accentul
nu se pune pe optică.
Accentul se pune pe
imagini și fotografie.
Nu vom învăța
despre Photoshop.
De fapt, nici măcar nu cunosc
prea bine Photoshop.
Deci, dacă ai de gând să-ți faci
sarcinile în Photoshop, te
rog vino să-mi spui.  Îl
voi aștepta cu nerăbdare.
Și nu vom vorbi
despre nimic din ceea ce este
inclus în
manualul de instrucțiuni al camerei.
Deci nu veți învăța
cum să setați expunerea
și cum să schimbați diafragma.
Sunt fericit să fac un curs intensiv separat
, una dintre seri.
Și putem sta cu toții
împreună și facem un curs.
Pe mulți oameni de
aici, este super expert
cu tot felul de
camere și va
fi fericit să facă și asta.
Deci, există o mulțime de
resurse disponibile dacă
aveți acele întrebări.
Dar această clasă
nu este cu adevărat un program.
Așa că, după cum am spus câteva
ore, predau o clasă
care este mai mult
orientată spre discuții în primăvară, clasa de
fotografie computațională
și ora de optică.
Și domnule profesor Han, nu știu dacă
o predă în primăvară.
Da, nu stiu.
Bine, deci aveți întrebări
despre structura
clasei și despre
ce vă așteptați?
Rose, da.
PUBLIC: Veți posta
temele în avans,
astfel încât să putem să
vedem ce fel de muncă
vom face și ne vom
implica în timpul orei?
RAMESH RASKAR:
Excelentă întrebare.
Întrebarea a fost: voi
posta teme în avans?
Ceea ce se va întâmpla se bazează
pe feedback-ul pe care îl primesc.
Unele dintre sarcini se
vor schimba.
Dar dacă te uiți la pagina OCW
de anul trecut pentru acest curs,
care este doar o
indicație, pentru
că desigur că se schimbă
semnificativ anul acesta,
vei vedea...
hai să vedem proiectele.
Veți vedea
tipul de sarcini
care au fost date.
Are si toate detaliile.
Deci patru sarcini,
scris și așa mai departe.
Așadar, vă puteți face deja o idee
despre tipul de sarcini
care au fost date.
Și așa, din nou, opțiunile.
Există 4A și 4B de exemplu.
Deci poți alege pe care
vrei să o faci.
Din nou, pagina OpenCourseWare
este pentru cursul de anul trecut.
Și
o înregistrăm pentru anul acesta.
Dar nu este
aici până în toamna viitoare.
Așa că există o întârziere lungă
înainte de apariția modelului.
Și anul viitor vom face din nou
ceva cu totul diferit
.
Alte intrebari?  În
regulă, deci hai să
ocolim foarte scurt.
Îmi dau seama că sunt
destul de mulți oameni.
Așa că poate 30 de secunde
de persoană nu mai mult decât
atât pentru a
înțelege cine este aici
și de ce ești aici.
Deci, înainte de a începe.
Ești fotograf?
În regulă, aproape toată lumea.
Câți dintre voi
sunteți videograf?
Tu creezi videoclipuri.
E amuzant.
De ce există o distincție
între fotografi
și videografi?
Folosești camere
pentru vederea computerizată.
Destul de bine.
Folosiți camere pentru
procesare în timp real,
cum ar fi HCI sau robotică și așa mai departe?
BINE.
Ai experiență
în optică sau senzori?
OK, bine.
Deci avem o distribuție destul de bună
aici.
Deci haideți să începem
și să mergem foarte repede
la doar
numele dvs., departamentul de aici
și de ce sunteți aici,
doar 30 de secunde.
Profit de această ocazie pentru a
spune că profesorul Oliveira este cel
mai bun om de știință în grafică
și viziune din Brazilia
și va fi în grupul nostru.
Și îi trimitem lui
și profesorului Mukaigawa,
care este un cercetător celebru
de la Universitatea din Osaka
și amândoi, precum
și Ankit Mohan, care
este un om de știință, acei trei
și câțiva oameni suplimentari
vor fi mentorii
acestei clase.
Deci, dacă aveți
întrebări, puteți veni la mine
sau dacă doriți să faceți brainstorming
despre proiecte sau idei
sau aveți întrebări, acestea
vor fi disponibile și
în cursul săptămânii.
Oh, acesta este uimitor,
doar un set uimitor
de oameni, chimie, arte,
comunicare, viziune, HCI.  Va
fi distractiv.
Ochelari de vedere pe timp de noapte.
Ochelari de vedere pe timp de noapte.  Asta ne-ar

fi luat peste 100k.  În
regulă.
Așa că lasă-mă să fac
câteva anunțuri rapid
și vom întrerupe.
Deci, există o
oportunitate grozavă pentru cei dintre voi
care urmează acest
curs sau credit.
Și există o conferință despre
fotografie computațională,
care este cea de-a doua ediție a
Fredo Durand, pe care unii dintre voi
poate îl cunoașteți de la CSAIL.
Și Mark LeVoy și Eric
Zaleski de la Microsoft
au făcut-o pe prima, care
a fost anul acesta în aprilie.
Iar eu și [INAUDIBLE] din
Toronto și Raphael Bastion
din Colorado am fost unul
dintre experții mondiali
în codarea frontului de undă.
Trei dintre noi facem a doua
ediție a acestei conferințe.
Și va avea loc
aici, în noua clădire,
în ultima săptămână a lunii martie.
Iar actele vor avea
loc în noiembrie.
Deci, dacă vă descurci
bine la această clasă
și una dintre
ideile de proiect este interesantă,
ați putea chiar să încercați
să trimiteți o lucrare
pentru această
conferință sau cel puțin
ca o demonstrație sau un poster
sau ceva de genul.
Deci este chiar aici, în campus.
Și, cel mai probabil, vom avea
oportunități suplimentare
care nu sunt în
cursul evaluării inter pares
pentru a vă arăta și munca.
Așa că acest lucru este cu adevărat captivant.
O mulțime de companii mari
precum Nokia și Samsung
și Canon și HP au
înființat grupuri mari de cercetare
în fotografie computațională
și camere computaționale.
Deci este mult interes.  Un
alt lucru pe care îl vom
face în această clasă este...
după cum am spus, este
posibil să venim
cu idei complet noi
în acest domeniu.
Este un domeniu atât de nou din
cauza intersecției
multor domenii interesante.
Așa că vom învăța cum
să venim cu idei noi.
Și vom învăța
cum să scriem o lucrare bună.
Nu o vom face
exact în clasă.
Dar, spre semestru, în
timpul discuțiilor
cu mine și mentorii tăi,
te vom ajuta să
scrii o lucrare de bună calitate.
Și scrierea unei
hârtie de bună calitate are de fapt metodologii
foarte simple, ceea ce
este uimitor.
Nu aflăm niciodată despre
asta într-o clasă formală.
Așa că vom încerca să facem
asta în această clasă
pentru că proiectul final
este foarte important.
Deci doar a decide dacă o
idee merită urmărită
este jumătate din bătălie.
Și vă vom ajuta să faceți asta, de
fapt puteți folosi
regulile [INAUDIBILE] pe
care le folosește armata
pentru a decide dacă
ar trebui să urmeze un proiect.
Și ridicați întrebări simple.
Dacă răspundem la aceste întrebări,
puteți lua foarte rapid
o decizie dacă
ar trebui să urmați acel proiect.
Și așa cum am spus anul trecut a fost
extrem, extrem de frumos.  Au
fost lucrări care
au devenit depuneri SIGGRAPH.
Matt Hirsch, care a luat
această clasă anul trecut,
a mers la SIGGRAPH și, de asemenea, la
concursul de cercetare pentru studenți
anul acesta, pe baza
ultimului proiect pe care l-a realizat.
Și există două
echipe majore de cercetare
care ies una
în inginerie mecanică.
Unii studenți, încep
acest proiect de mai multe sute de mii de
dolari bazat pe
proiectul clasei de aici și așa mai departe.
Așa că vrem cu adevărat să vă
concentrați pe idei noi, care
sunt interesante și care pot fi publicate.
Bineînțeles, cei dintre voi care
au un fundal în design sau în artă
, vom încerca și
să ne gândim la modul în care li se poate
oferi expunerea potrivită.
Și când vine vorba de
publicarea tehnică,
există câteva
reguli simple pe care le
poți urma pentru a scrie o
hârtie de calitate rezonabilă.
Deci te va ajuta să faci asta.
Așa că lasă-mă să mă opresc aici
cu această imagine
pentru a te face să
amețiți puțin.
Și apoi ne vom reuni din nou
în aproximativ 10 minute.
Și în a doua jumătate, vom
avea o previzualizare rapidă înainte
a întregii clase.
Deci vom petrece
aproximativ 2 până la 3 minute
pentru fiecare dintre proiecte.
Avem 12 clase.
Vom petrece aproximativ 5
minute pentru fiecare clasă
și vom vedea toate piesele.
Deci, în pauză, vom
avea și IR-ul.
camera poti incerca asta.
Și Dan [?  Sarkis?] ne-a sugerat
tuturor să construim asta...
cum îl numești?
O cameră pinhole dintr-
o singură bucată de hârtie.
Deci, puteți doar să luați
o bucată de hârtie, să
o tăiați și să construiți
o cameră pinhole.
Deci, dacă vrei să faci niște
proiecte în acel spațiu...
PUBLIC: Bună.
[CONVERSAȚIE LATERALĂ]