플렌옵틱 시각 기반 강건 추적과 웨이블릿 도메인 생성 비전 연구

Robust Plenoptic Tracking and Wavelet-Domain Generative Vision

연구 내용

플렌옵틱 영상의 다중 초점 정보를 활용해 폐색에 강건한 추적을 수행하고, 웨이블릿 도메인 생성 모델로 영상 복원·생성을 학습하는 연구

플렌옵틱 영상에서 포컬스택과 다수의 포컬플레인 정보를 이용해 폐색(occlusion) 환경에서도 추적 성능을 유지하는 모델을 연구합니다. 탐색 영역 제한과 포컬 범위 제한/동적 조절을 통해 오류를 줄이고, similarity 기반 매칭을 Siamese 구조로 구현해 강건성을 확보합니다. 동시에 인간 시각 인지 특성을 반영한 생성적 인페인팅과, 웨이블릿 도메인에서 단일 이미지 diffusion 모델을 학습하는 접근을 병행하여 복원·생성의 지각 정합성과 주파수 영역 표현을 함께 다룹니다.

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연구 흐름

초기에는 플렌옵틱의 포컬스택 특성을 추적에 반영하기 위해, 폐색 상황에서 특정 초점 영역이 타겟 외형 정보를 제공한다는 가정을 기반으로 similarity estimation 기반 추적 모델을 구성했습니다. 이후에는 다중 초점 입력에서 발생하는 오차를 억제하기 위한 프레임별 탐색 영역 제한과 포컬 범위 조절 기법을 추가하며 탐색 효율을 향상했습니다. 한편 영상 복원 분야에서는 인페인팅에서 발생하는 artifact를 줄이기 위해 지각 기반 중간 표현을 설계하는 생성적 2단계 구조를 연구했고, 최근에는 웨이블릿 도메인에서 diffusion 모델을 학습해 주파수 특성을 반영하는 방향으로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

폐색 강건 멀티미디어 추적
플렌옵틱 기반 감시 시스템
자율주행 주변 객체 추적
3D/라이트필드 비전 분석
영상 복원 및 편집 자동화
지각 기반 인페인팅
주파수 도메인 생성 모델
데이터 증강용 합성 비전
저품질 입력 복원 파이프라인
실시간 비전 처리 최적화