Academic Positions/Scholarships

  • 2014

    ADOBE Intern

    ADOBE San Francisco, US, Advisor: Wilmot Li

  • 2012 2011

    Beca de entrenamiento CIC (Scientific Research Training Scholarship)

    Tandil, Argentina, Advisor: Alejandro Clausse, Virginia Cifuentes

Education/Training

  • Ph.D. 2015

    Ph.D. in Computer Science (expected September 2015)

    INRIA / Université Nice Sophia Antipolis

  • Engineer's degree2012

    Systems Engineer

    Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

  • Programmer Analyst2011

    Programmer

    Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

Papers in international conferences / journals

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BendFields: Regularized Curvature Fieldsfrom Rough Concept Sketches

Journal Paper Conference Papers to appear in ACM Transactions on Graphics (TOG). Presented at SIGGRAPH, August 2015, Los Angeles, CA, USA.


Abstract

Designers frequently draw curvature lines to convey bending of smooth surfaces in concept sketches. We present a method to extrapolate curvature lines in a rough concept sketch, recovering the intended 3D curvature field and surface normal at each pixel of the sketch. This 3D information allows us to enrich the sketch with 3D-looking shading and texturing. We first introduce the concept of regularized curvature lines that model the lines designers draw over curved surfaces, encompassing curvature lines and their extension as geodesics over flat or umbilical regions. We build on this concept to define the orthogonal cross field that assigns two regularized curvature lines to each point of a 3D surface. Our algorithm first estimates the projection of this cross field in the drawing, which is non-orthogonal due to foreshortening. We formulate this estimation as a scattered interpolation of the strokes drawn in the sketch, which makes our method robust to sketchy lines that are typical for design sketches. Our interpolation relies on a novel smoothness energy that we derive from our definition of regularized curvature lines. Optimizing this energy subject to the stroke constraints produces a dense non-orthogonal 2D cross field, which we then lift to 3D by imposing orthogonality. Thus, one central concept of our approach is the generalization of existing cross field algorithms to the non-orthogonal case. We demonstrate our algorithm on a variety of concept sketches with various levels of sketchiness. We also compare our approach with existing work that takes clean vector drawings as input.

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The Drawing Assistant: Automated Drawing Guidance and Feedback from Photographs

Conference Papers ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST), October 2013, St. Andrews, UK.

Abstract

We present an interactive drawing tool that provides automated guidance over model photographs to help people practice traditional drawing-by-observation techniques. The drawing literature describes a number of techniques to support this task and help people gain consciousness of the shapes in a scene and their relationships. We compile these techniques and derive a set of construction lines that we automatically extract from a model photograph. We then display these lines over the model to guide its manual reproduction by the user on the drawing canvas. Finally, we use shape-matching to register the user's sketch with the model guides. We use this registration to provide corrective feedback to the user. Our user studies show that automatically extracted construction lines can help users draw more accurately. Furthermore, users report that guidance and corrective feedback help them better understand how to draw.

Papers in national conferences / journals

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Método de lattice-Boltzmann para segmentación de texturas de imágenes

Virginia Cifuentes, Emmanuel Iarussi, Alejandro Clausse
Journal Paper Mecánica Computacional XXXI. Noviembre 2012. Salta. Argentina. pp. 3027-3036.

Abstract

Se propone una técnica para la segmentación de imágenes digitales por textura basada en el método de Lattice-Boltzmann (LB) operando sobre la grilla de píxeles. LB es un autómata celular que representa el estado de cada celda (píxel) con 9 escalares que representan poblaciones de pseudopartículas transportándose entre celdas vecinas. En la presente aplicación se utilizó un autómata LB con un kernel lineal local de mezcla entre poblaciones. Esto implica que las partículas no interactúan entre sí sino con el medio en el que se propagan, el cual se representa usando las distribuciones de gris de los píxeles de cada vecindad. La distribución estacionaria de las poblaciones de fotones es usada para caracterizar las texturas por región. Se encontró que cada textura induce una relación particular entre la entropía y la velocidad media local, como una especie de ecuación de estado textural, la cual puede ser aplicada como criterio de segmentación por regiones. En experimentos numéricos preliminares sobre texturas imágenes sintéticas y naturales se alcanzaron calidades de segmentación del 95% y 85% respectivamente.

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Autómatas de lattice-Boltzmann para modelos de iluminación difusa aplicados a la detección de texturas en imágenes digitales

Emmanuel Iarussi
Degree Thesis

Abstract

Se propone una técnica para la detección y segmentación de texturas en imágenes digitales. Esta técnica está basada en lattice-Boltzmann, un método ampliamente difundido en la simulación de fluidos que ha sido recientemente utilizada en la creación de modelos de iluminación. A partir de la simulación de la dispersión lumínica en medios generados utilizando las imágenes que se pretenden procesar, y mediante el estudio de observables físicos generados desde la simulación lumínica, resulta factible la identificación de las diferentes texturas que las componen. La obtención del método de segmentación ha sido posible mediante la rigurosa aplicación del método científico al proceso de investigación. Esta tesis presenta el recorrido trazado a lo largo de la búsqueda del método y los resultados obtenidos con el mismo. En primer lugar, se sitúa en tema al lector a partir del marco teórico de cada uno de los temas abordados. A continuación tienen lugar las primeras aproximaciones de segmentación logradas mediante el algoritmo y se detallan, así mismo, los indicadores de calidad utilizados para medir cuantitativamente la efectividad del método. Luego son presentadas algunas discusiones que condujeron al perfeccionamiento y refinamiento de la calidad de los resultados. Dicha discusión da lugar a una nueva etapa de experimentación en la que, en particular, se encontró que el par de variables macroscópicas que mejor cuantifica la separación de texturas es entropía-velocidad. Los experimentos numéricos ensayados posibilitaron estimar la calidad de segmentaciones de imágenes de distintas índoles (sintéticas, naturales y mixtas). En promedio, la calidad de las segmentaciones (índice AOM) obtenidas para imágenes mixtas (sintéticas-naturales) es del 95%; mientras que, para imágenes completamente naturales es de 85%. Finalmente, se presenta el modo en que fue realizada la implementación computacional del algoritmo, las conclusiones y los trabajos futuros.

Modelo de iluminación en medios difusos basado en autómatas de lattice-Boltzmann para la detección de texturas en imágenes digitales

Emmanuel Iarussi, Virginia Cifuentes, Alejandro Clausse
Journal Paper Mecánica Computacional XXX. Noviembre 2011. Rosario. Argentina.

Abstract

Se propone un técnica para la detección y caracterización de texturas en imágenes digitales. Esta técnica está basada en lattice-Boltzmann, un método ampliamente difundido en la simulación de fluidos que ha sido recientemente utilizada en la creación de modelos de iluminación. A partir de la simulación de la dispersión lumínica en medios generados utilizando las imágenes que se pretenden procesar, y mediante el análisis de parámetros extraídos de dicha simulación, resulta factible la identificación y clasificación de las diferentes texturas que las componen.

Implementación de una Arquitectura de Microprocesador didáctica en VHDL

Cristian Torres, Maria Paula Frade, Emmanuel Iarussi
Conference Papers EST 2011, September 2011. Cordoba. Argentina.
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Pathfinding utilizando Algoritmos de Hormigas, Aplicado a laberintos 3D

Emmanuel Iarussi, Adrian Pereyra
Conference Papers 38 JAIIO, August 2009. Mar del Plata. Argentina

Grad School Teaching

  • Present 2014

    Introduction to Human-Computer Interaction

    Teaching Assistant, IUT - Université de Nice Sophia-Antipolis.

  • 2011 2010

    Computer Architecture I

    Teaching Assistant, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas. Third-year Systems Engineering course.

  • 2011 2009

    Software Development Methodologies I

    Teaching Assistant, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas. Third-year Systems Engineering course.