컴퓨터 비전 연구실(Computer Vision Lab. CNU)은 컴퓨터 비전, 영상 처리, 머신러닝, 딥러닝 등 첨단 인공지능 기술을 기반으로 다양한 영상 및 이미지 데이터를 분석하고 이해하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 객체 검출, 분할, 추적, 얼굴 인식, 영상 품질 개선 등 컴퓨터 비전의 핵심 문제를 다루며, 최신 딥러닝 및 머신러닝 기법을 적극적으로 도입하여 실시간 처리와 고성능 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 동영상 객체 분할, 다중 객체 추적, 3D 포즈 및 형태 복원, 팬옵틱 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야에서 세계적인 수준의 연구 성과를 내고 있습니다. CVPR, ICCV, ECCV 등 국제 유수 학회에 다수의 논문이 채택되고 있으며, DAVIS Challenge 등 글로벌 대회에서 수상하는 등 연구실의 우수성이 입증되고 있습니다. 또한, 영상의 품질 개선, 노이즈 제거, 색상 보정 등 영상 처리 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 컴퓨터 비전 기술을 축산 및 바이오 분야에 융합하는 연구도 선도적으로 수행하고 있습니다. 소고기 마블링 등급 판정, 돼지 등지방 두께 측정, 닭 깃털색 유전체 분석 등 축산 데이터에 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 적용하여, 자동화된 등급 판정 및 유전 형질 예측 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 바이오인포매틱스와 인공지능의 융합 연구를 통해 유전체 데이터 분석, 유전자 모듈 클러스터링, 복합 형질 예측 등 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 머신러닝 및 메타러닝 기반의 영상 인식·분석 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 적은 데이터로도 빠르게 학습할 수 있는 메타러닝, 비지도 클러스터링, 소수 샘플 기반 객체 인식 등 최신 연구를 통해 실제 환경에서의 영상 인식 및 분석의 범용성과 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 팩토리, 의료 영상, 농업 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 연구실은 정부 및 산업체와의 다양한 협력 과제를 수행하며, 실질적인 사회적·산업적 파급효과를 창출하고 있습니다. 미래 지능형 영상 인식 및 분석 기술의 선도 연구실로서, 학문적 성과와 산업적 활용 모두에서 두각을 나타내고 있습니다.