Тали Декель
Тали Декель (англ. Tali Dekel, ивр. טלי דקל) — израильский учёный, доцент (Assistant Professor) института Вейцмана. Алгоритмы доктора Тали Декель учат компьютеры имитировать зрительную систему человека[1][2].
Биография[править]
В 2005 году выиграла стипендию от RAD Data Communications, Ltd.
В 2007 году получила степень бакалавра по электротехнике, получив диплом с отличием обработке сигналов, разработке программного обеспечения в Тель-Авивском университете.
В 2009 году получила степень магистра по электротехнике, получив диплом с отличием в компьютерном зрении и обработке изображений в Тель-Авивском университете.
В 2010 году стажировалась в исследовательской лаборатории Disney в Швейцарской высшей технической школе Цюриха.
В 2014—2016 годах — постдокторские исследования в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.
В 2015 году получила докторскую степень по электротехнике и компьютерному зрению в Тель-Авивском университет, защитив докторскую степень по компьютерному зрению под руководством проф. Яэль Мозес и проф. Шая Авидана.
С 2016 года в течении 4 лет работала старшим научным сотрудником в группе машинного восприятия в Google Inc. в Кембридже, штат Массачусетс. Исследования на стыке компьютерного зрения, компьютерной графики и машинное обучение. Воссоздание пространственной геометрии из двумерных изображений является одной из основных задач в области визуальных вычислений. Объект должен быть захвачен с двух точек зрения в любой момент времени, что требует, чтобы либо объект, либо камера были неподвижны. Интерпретация трехмерности сцены, когда и камера, и объект находятся в движении, остается фундаментальным камнем преткновения в области компьютерного зрения. В Google доктор Декель разработала решение этой проблемы, объединив фундаментальные знания в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Глубокое обучение — разновидность искусственного интеллекта, в которой машины могут обучаться напрямую, наблюдая за большими объемами данных, — в последние годы произвело революцию в компьютерном зрении и графике. Чтобы «научить» компьютер предсказывать физические размеры человека по двумерным изображениям, д-р Декель обнаружил удивительный новый источник данных: тысячи видеороликов на YouTube «Вызова манекенов» — видеотренда в Интернете, в котором люди имитируют манекены, замирают на месте, пока движущаяся камера снимает их. Поскольку объекты неподвижны, можно точно оценить геометрию всей сцены, включая людей в ней. Основываясь на большой коллекции таких видео и геометрии, стоящей за ними, доктор Декель разработал модель, основанную на глубоком обучении, которая может анализировать нестационарные видеоматериалы и точно интерпретировать геометрию любого движущегося человека в нем. Будущие потенциальные применения этой технологии многочисленны — от передовых компьютерных графических эффектов, например, дополненной реальности, робототехники и автоматической навигации.
В январе 2020 года устроилась на факультет компьютерных наук и прикладной математики института Вейцмана.
Области исследований включают анализ изображений и видео, многоракурсные системы, трехмерную структуру и оценку движения, синтез и рендеринг изображений.
Разработала систему Motion Sculpture, или «MoSculp», которая может визуализировать сложное трехмерное движение человека.
Замужем, имеет троих детей.