컴퓨터비전 연구실은 시각정보처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 세계적인 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 이미지와 비디오 등 다양한 시각 데이터를 분석하고 이해하는 기술을 개발하며, 객체 인식, 영상 분할, 이미지 매팅, 영상 정합, 3D 재구성 등 다양한 컴퓨터 비전 문제를 다루고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 첨단 알고리즘을 활용하여 복잡한 시각적 정보를 정밀하게 해석하고, 실제 환경에서 발생하는 다양한 노이즈와 변형에도 강인한 모델을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 최근에는 Neural Radiance Fields(NeRF), 3D Gaussian Splatting, Multi-Plane Image(MPI) 등 첨단 3차원 시각화 및 재구성 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 기술들은 기존의 2차원 이미지 처리 한계를 극복하고, 현실 세계의 복잡한 구조와 움직임을 정밀하게 복원할 수 있도록 합니다. 또한, 영상 내 객체의 일관적 제거, 파노라마 이미지 스티칭, 저조도 환경에서의 영상 향상 등 실질적인 응용 문제 해결에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 딥러닝 기반 영상 생성 및 복원 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. Latent Diffusion Model, Knowledge Distillation, Meta-Learning 등 최신 딥러닝 기법을 적용하여 초해상도 복원, 저조도 영상 향상, 영상 내 노이즈 제거, 객체 제거 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 참조 기반 초해상도, 온라인 학습, 자기지도학습 등 혁신적인 방법론을 도입하여 기존 한계를 극복하고 있습니다. 멀티모달 데이터 융합 및 지능형 추천 시스템 분야에서도 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하여 더 높은 수준의 인공지능 서비스를 제공하는 것을 목표로 하며, 멀티미디어 추천 시스템, 데이터 레이블링, 신뢰도 평가 등 다양한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 프라이버시 보호 도메인 적응, 자기지도 학습 기반의 데이터 라벨링 등 최신 인공지능 트렌드를 반영한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구들은 자율주행, 감시 시스템, 로봇 비전, 의료 영상, 문화 예술 데이터 처리 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 실제 프로젝트 및 산학협력을 통해 기술의 실용화에도 힘쓰고 있습니다. 컴퓨터비전 연구실은 앞으로도 첨단 시각정보처리 기술 개발과 실용적 응용을 통해 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야의 발전에 기여할 것입니다.