Visual Computing and Learning Lab (VCL Lab)

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
박인규 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

Visual Computing and Learning Lab (VCL Lab)은 인공지능공학과에 속해 있으며, 3D 재구성, 라이트 필드 처리, 생성적 적대 신경망(GAN), 인간 동작 예측 등의 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 3D 재구성 분야에서 다중 스테레오 카메라 보정 및 깊이영상 추정기법 개발, 시공간 제한 없는 비디오에서 다중 휴먼 3차원 형상, 자세, 동작 복원 및 예측 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 최근 3년간 '확산 모델과 광학 흐름을 이용한 미세 표정 합성 기법', 'GAN을 활용한 결함 영상 데이터 증강', 'Re-Aging GAN++: Temporally consistent transformation of faces in videos' 등의 논문을 발표하며 연구 성과를 인정받고 있습니다. 또한, 라이트 필드 기반의 초시공간 360도 영상 취득 및 처리 기술, 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발 등의 프로젝트도 활발히 진행 중입니다.

3D 재구성

라이트 필드 처리

생성적 적대 신경망

인간 동작 예측

연구 분야

영상 기반 3차원 얼굴 및 신체 재구성

영상 기반 3차원 얼굴 및 신체 재구성 기술을 개발하여 다양한 환경에서 촬영된 이미지로부터 자세하고 정밀한 3차원 모델을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 단일 이미지 또는 비디오 시퀀스에서 사람의 얼굴과 신체의 3D 형상을 복원하는 방법을 개선하는 데 중점을 둡니다. 특히, 저해상도 이미지와 흐릿한 영상에서도 높은 품질의 3D 모델을 생성할 수 있도록 하기 위한 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 기술은 가상 현실, 증강 현실, 메타버스 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

다양한 환경에서의 얼굴 인식 기술

얼굴 인식 기술은 다양한 조명, 각도, 표정 등 여러 가지 변수에 영향을 받습니다. 이를 극복하기 위해, 인공지능을 활용한 새로운 알고리즘과 대규모 합성 데이터셋을 이용한 학습 방법을 개발하고 있습니다. 특히, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 인더스트리얼 결함 이미지를 합성하고, 다양한 얼굴 특징을 분해 및 재합성하는 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 기술은 보안 시스템, 사용자 인증, 스마트 디바이스 등에서 높은 정확도와 신뢰성을 제공할 수 있습니다.