|
2020년 대한전자공학회 영상신호처리연구회 겨울학교
2019년 12월 19일(목) ~ 20일(금) / 더숨포레스트호텔
초대의 글
|
영상처리 및 컴퓨터비전 기술은 최근 AI 및 IoT 등 ICT 기술의 비약적 발전으로 응용범위가 한층 더 확대되며 인류사회에 기여하고 있습니다. 매년 연중행사로서 개최되는 본 연구회 겨울학교는 영상미디어 관련 연구자들에게 기술 교류 및 친교의 장으로 발전해 왔습니다. 2020년도 겨울학교에서는 특히 연구교류를 통한 배움과 소통 증진이라는 연구회 본연의 목적에 충실하고자 하며, 주로 연구회 회원들의 연구소개 프로그램을 준비하였습니다. 총 9명의 연구회 회원 분들이 튜토리얼, 최신 연구동향 리뷰, 본인의 연구소개 등을 강연하는 프로그램을 구성하였습니다. 급변하는 AI 기반 영상기술 동향 파악에 도움이 될 것으로 예상되며, 동시에 활발하게 의견을 교환하는 장이 될 것 입니다.
연구회 겨울학교는 연구회 회원간 학술교류를 증진하는 행사입니다. 연구회 회원의 적극적인 참여를 환영하며 아름다운 자연 속에서 유익한 추억의 시간이 될 것으로 기대하며 정중히 초대합니다.
영상신호처리연구회 위원장 김종옥
신호처리소사이어티 회장 김창익
대한전자공학회 회장 최천원
|
워크샵 개요
|
겨울학교 개요
|
|
o 행사명 : 2020년 대한전자공학회 영상신호처리연구회 겨울학교
o 일시 : 2019년 12월 19일(목) ~ 20일(금)
o 주최 : 대한전자공학회 신호처리소사이어티 영상신호처리연구회
|
-------------------------------------------------------------------------------
|
겨울학교 운영위원 (준비)
|
|
o 조직위원장: 김종옥 교수(고려대)
o 조직위원 :
강석주 (서강대), 강제원 (이화여대), 고영준 교수 (충남대),
김원준 교수 (건국대), 김종민 교수 (강원대), 김창수 교수 (고려대),
민동보 교수 (이화여대), 박인규 교수 (인하대), 박영경 (이화여대),
송병철 교수 (인하대), 심동규 교수 (광운대), 심재영 교수 (UNIST),
오병태 교수 (항공대), 이범식 교수 (조선대), 이상근 교수 (중앙대),
이상철 교수 (인하대), 이윤구 교수 (광운대), 이채은 교수 (인하대),
이철 교수 (동국대), 조성인 교수 (동국대), 조성현 교수 (포항공대),
정승원 교수 (동국대), 정영주 교수 (숙명여대),
최강선 교수 (한국기술교육대), 최욱 교수 (인천대), 함범섭 교수 (연세대),
황원준 교수 (아주대), 허용석 교수 (아주대), 황효석 교수 (가천대)
o 준비위원 :
강석주 교수 (서강대), 정승원 교수 (동국대), 황원준 교수 (아주대)
|
프로그램
[ 첫째날: 2019년 12월 19일 목요일 ]
| 시간 |
프로그램 |
강연자 |
| 10:10 - 17:00 |
등록 접수 |
등록데스크 |
| 10:35 – 10:40 |
개회식 |
- |
| 10:40 - 11:50 |
튜토리얼 - 좌장 : 김종옥 교수(고려대)
Tutorial on video object segmentation |
고영준 교수(충남대) |
| 11:50 - 13:00 |
중 식 |
- |
| 13:00 - 14:30 |
세션 1 - 좌장 : 황원준 교수(아주대)
A survey of Object detection using Deep Neural Networks
Robust person re-identification
딥러닝 기술의 디스플레이 분야 적용 사례 및 동향 |
황효석 교수(가천대)
함범섭 교수(연세대)
강석주 교수(서강대) |
| 14:30- 14:45 |
휴 식 (Break) |
- |
| 14:45 - 16:15 |
세션 2 - 좌장 : 정승원 교수(동국대)
영상 화질 개선 최신 기술 동향
영상화질 복원 및 향상 기법
고속 시간 축 화질 개선 |
김원준 교수(건국대)
조성인 교수(동국대)
김종옥 교수(고려대) |
| 16:15 - 16:30 |
휴 식 (Break) |
- |
| 16:30 - 18:00 |
세션 3 - 좌장 : 송병철 교수(인하대)
Computational Video: Enhancing User Experience of Video Playback
Immersive video: creation, computation and communication
Future Video Prediction |
조성현 교수(포항공대)
이채은 교수(인하대)
강제원 교수(이화여대) |
| 18:30 - 20:30 |
저녁식사 |
- |
[ 둘째날: 2019년 12월 20일 금요일 ]
| 시간 |
프로그램 |
강연자 |
| 07:00 - 09:00 |
아침식사 |
- |
| 09:00 - 10:30 |
영상신호처리 회의 |
- |
| 10:30 – 10:40 |
폐회식 |
- |
* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.
[ 겨울학교 강연요약 ]
“ Tutorial on video object segmentation ”
(충남대 고영준 교수)
In recent, there has been interest in video object segmentation algorithm, which is task to classifying each pixel in video frames into target objects or background. The purpose of this tutorial is to discuss the recent advances on video object segmentation. The talks cover methods and principles behind video object segmentation.
" A survey of Object detection using Deep Neural Networks ”
(가천대 황효석 교수)
- 딥러닝을 이용한 물체 인식 방법 소개
- 대표적 알고리즘 소개 및 최신 연구 동향
"Robust person re-identification"
(연세대 함범섭 교수)
Person re-identification (ReID)는 방대한 양의 영상 데이터로부터 관심있는 사람을 검색하는 기술이다. 기존의 영상검색 기술과 달리 동일한 물체 카테고리를 다루며, 포즈, 조명, 가려짐, 백그라운드 등의 영향을 받는다. 따라서 관심있는 사람 영상 입력으로부터 해당 요소들이 제거된 혹은 해당 요소들에 강인한 표현자 생성이 중요하다. 본 강연에서는 뉴럴 네트워크를 이용하여 강인한 사람 표현자를 추출하는 방법에 대해 소개하며, 이를 Market 1501, CUHK03, DUKE MTMC 데이터에 적용한 결과를 보인다.
"딥러닝 기술의 디스플레이 분야 적용 사례 및 동향"
(서강대 강석주 교수)
본 세미나에서는 디스플레이 분야에서 현재 활용되고 있는 다양한 딥러닝 기술에 대해서 소개하고자 한다. 관련해서 현재 연구실에서 진행하고 있는 다양한 관련 적용 사례들에 대해서도 소개하고자 한다.
“영상 화질 개선 최신 기술 동향”
(건국대 김원준 교수)
최근 개인 사진 뿐만 아니라 자율 주행 등 다양한 환경에서 영상을 획득하는 일이 급증하고 있다. 그러나, 실내외 복잡한 조명 조건으로 영상 화질 저하가 빈번히 발생하고 있으며, 이는 단순히 어둡고 밝은 조명이 아닌 구조적 요인에 의한 장면 내 불규칙 조명(예를 들어, 차선 위 그림자, 얼굴 내 그림자 등)에 의한 경우가 많다. 본 강연에서는 이를 해결하기 위한 영상 화질 개선 최신 기술 동향에 대해 살펴보고자 한다. 전역적 통계 특징, 조명 성분 분해, 및 심층 신경망을 기반으로 하는 다양한 방법과 최근 연구에 널리 사용되고 있는 데이터베이스에 대해서도 살펴보고자 한다.
"영상화질 복원 및 향상 기법"
(동국대 조성인 교수)
본 강연에서는 영상화질 복원을 위한 다양한 기법들과 영상화질 향상을 위한 기법들에 대해서 소개한다. 구체적으로, 영상 노이즈 제거를 위한 기법과 영상의 종횡비를 조정하기 위한 리타겟팅 기법, 입력 동영상의 프레임 수를 증대시키기 위한 프레임 레이트 업 컨버젼등의 영상처리 기법의 동작원리와 적용 결과를 소개한다.
"고속 시간 축 화질 개선"
(고려대 김종옥 교수)
본 강연에서는 고속 카메라 영상을 활용한 카메라 화질 개선 기법을 소개한다. Color constancy, 저조도 개선 등 카메라 화질의 시간 축 상에서의 딥러닝 기반 연구를 소개한다.
"Computational Video: Enhancing User Experience of Video Playback"
(포항공대 조성현 교수)
In this talk, I will introduce two of my recent research results for improving user experience of video playback. The first work is interactive and automatic navigation for 360 video playback. A common way to view a 360 video on a 2D display is to crop and render a part of the video as a normal field-of-view (NFoV) video. While users can enjoy natural-looking NFoV videos using this approach, they need to constantly make manual adjustment of the viewing direction not to miss interesting events in the video. In this work, we propose an interactive and automatic navigation system for 360 video playback, which finds a virtual camera path showing the most salient areas through the video in an online manner reflecting user interaction. Our experimental results including user studies show that our system provides more pleasant experience of watching 360 videos than existing approaches.
While many people are enjoying shooting and sharing videos of their activities and everyday lives, shooting a high-quality video is still challenging for casual users. Videos captured by casual users often show severely shaky and slanted contents, which not only degrade aesthetic quality but also make a video visually uncomfortable, and sometimes even cause dizziness. In the second work, we propose a novel video upright adjustment method that can reliably correct slanted video contents. Our approach combines deep learning and Bayesian inference to estimate accurate rotation angles from video frames. We also propose a joint approach to video stabilization and upright adjustment. Experimental results show that our video upright adjustment method can effectively correct slanted video contents, and its combination with video stabilization can achieve visually pleasing results from shaky and slanted videos.
"Immersive video: creation, computation and communication"
(인하대 이채은 교수)
최근 사용자의 multimedia 소비 성향이 다양해지고 있다. 전달된 정보를 그대로 소비하는 수동적인 형태가 아닌 원하는 컨텐츠를 선택하며 나아가 직접 컨텐츠를 제작하고 이를 서로 소비하는 능동성을 보인다. 이와 같은 personalized multimedia 환경에서 immersive video 및 virtual reality 가 적합한 비디오 형태로 여겨진다. 이를 위해서는 컨텐츠 생성, 프로세싱 및 전달의 모든 과정에서 혁신이 필요하다. 각 단계별 주요 연구 주제들을 살펴보고 본 연구팀이 진행 중인 라이트필드 기반 가상 공간 연구를 소개한다.
"Future Video Prediction"
(이화여대 강제원 교수)
미래 비디오 장면 예측 알고리즘이 자율주행 및 감시 카메라 등에 적용이 되며 많은 관심을 받고 있다. 본 발표에서는 비디오의 장단기 예측에 관한 최근 연구 결과를 리뷰하고 CNN 및 LSTM을 이용한 비디오 장면 생성 알고리즘과 그 응용에 관한 연구 발표를 진행한다.
|
