sagha08

Saghi Hajisharif

Förste forskningsingenjör

Jag har en bakgrund inom datorgrafik och en specialisering inom beräkningsfotografi. Mina forskningsintressen inkluderar komprimerad avkänning, maskininlärningsalgoritmer för datarepresentation och reduktion, samt generering av syntetiska data.

Maskininlärning för beräkningsbaserad bildbehandling

Jag forskar i gruppen för Datorgrafik och bildbehandling. Jag är intresserad av att använda maskininlärning, särskilt inom området gles representationsinlärning, för att lösa problem inom bildbehandlingsforskning. Jag disputerade 2020 vid Linköpings universitet inom ämnet Visualisering och Medieteknik med avhandlingen "Computational Photography: High Dynamic Range and Light fields". 2013 avlade jag min masterexamen i Avancerad datorgrafik vid Linköpings universitet, med inriktning på bildbaserad belysning. År 2009 tog jag min kandidatexamen i datavetenskap vid Amirkabir-universitetet i Teheran.

Publikationer

2024

Behnaz Kavoosighafi, Saghi Hajisharif, Ehsan Miandji, Gabriel Baravdish, Wen Cao, Jonas Unger (2024) Deep SVBRDF Acquisition and Modelling: A Survey Computer graphics forum (Print), Vol. 43 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Ehsan Miandji, Tanaboon Tongbuasirilai, Saghi Hajisharif, Behnaz Kavoosighafi, Jonas Unger (2024) FROST-BRDF: A Fast and Robust Optimal Sampling Technique for BRDF Acquisition IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 30, s. 4390-4402 (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI
Ericka Johnson, Saghi Hajisharif (2024) The intersectional hallucinations of synthetic data AI & Society: The Journal of Human-Centred Systems and Machine Intelligence (Artikel i tidskrift) Vidare till DOI

2023

Behnaz Kavoosighafi, Jeppe Revall Frisvad, Saghi Hajisharif, Jonas Unger, Ehsan Miandji (2023) SparseBTF: Sparse Representation Learning for Bidirectional Texture Functions

2022

Param Hanji, Rafal K. Mantiuk, Gabriel Eilertsen, Saghi Hajisharif, Jonas Unger (2022) Comparison of single image HDR reconstruction methods - the caveats of quality assessment SIGGRAPH '22: ACM SIGGRAPH 2022 Conference Proceedings, s. 1-8, Artikel 1 (Konferensbidrag) Vidare till DOI

Forskning

Nyheter

Organisation