1. 제    목 : 로봇 비전을 위한 실시간(Online) 자가학습

2. 발 표 자 : 이보람 연구원 (UPENN)

3. 일    시 : 2017년  04월  03일(월)  16:30 ~ 18:30

4. 장    소 : 경북대학교 IT-1호관 313호

5. 초청교수 : 이민호 교수

6. 내용요약 :
  
 세상을 지각(perceive)하는 것은 로봇 지능 및 컴퓨터 비전의 오래된 문제 중의 하나이다. 인간의 지각은 매우 쉽게 이루어지는 반면, 가장 최신의 알고리듬조차 같은 문제를  푸는데 있어 어려움을 보인다. 이 발표에서는 로봇의 시각을 위한 실시간 자가학습 및 두 가지 응용문제에 대해 이야기한다.  3차원에서 high-level 또는 interactive한 tasks를 수행하기 위해서는, 의미적(semantic, “what”)이고 공간적(spatial, “where”)인 이해가 모두 필요하다. 많은 전통적인 비전 연구들이 그 둘을 평행적으로 접근한 것에 비해, 본 연구는 그 둘의 상호작용에 초점을 맞춘다.

 첫번째 응용 문제로, 단일 카메라 기반의 지면(ground) 인식에 대한 연구를 소개한다. 지면은 배경물체 중 가장 중요한 부분으로 지상이라면 어디든 존재하기 마련이다. 그렇기에 시간과 장소에 따라 지면은 다양한 시각적인 특징을 보인다. 이 응용연구에서는 온라인으로 geometric한 추정 및 시각특징에 따른 segmentation을 통해 사전학습(pretraining)없이  지면을 인식하는 방법을 보이고, public 데이터를 이용해 평가한다.

두번째 응용 문제로, RGBD 카메라 기반의 3D 물체 추적에 대한 연구를 소개한다. 대상의 3D 자세를 정확하게 아는 것은 grasping이나 manipulation등의 로봇의 tasks에 있어 매우 중요하다. 제안하는 프레임웍은 모양 (Shape), 시각특징 (Appearance), 그리고 움직임 (Motion)의 보완적인 세 모듈로 사전학습(pretraining)없이 자가학습을 할 수 있다.  public 데이터 및 private 데이터를 이용해 평가한 결과를 통해 본 연구의 효과를 보인다.

 
◀ 문의처 : IT대학 전자공학부 인공두뇌연구실 장주희 ☎ 940-8616 ▶