3D Vision & Robotics Lab.

3차원 비전 및 로보틱스 연구실

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3차원 비전 및 로보틱스 연구실

본 연구실은 크게 컴퓨터 비전/로봇 비전 및 머신러닝(딥러닝) 분야의 최첨단 기술 연구를 목표로 하고 있습니다. 특히, 실제 환경의 기하학적 특성에 중점을 둔 3차원 컴퓨터 비전 기술에 초점을 두고 있습니다. 구체적으로, 사람이 감각을 통해 주변 환경을 인지하는 방식과 유사한 방식으로 다양한 데이터를 이해하고 해석하는 인지 시스템 개발을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해, 이미지, 비디오, 3차원 포인트 클라우드 및 그 외의 다양한 센서로부터 얻은 다양한 데이터를 이해하고 분석하기 위해 노력하고 있습니다. 이와 관련하여, 현재 아래와 같은 주제에 대해 연구를 수행하고 있습니다:
- 3차원 컴퓨터 비전과 기하학
- 로봇 비전
- 도시 환경 이해
- 동시적 위치 추정 및 지도 생성
- 센서 융합
Our lab aims to develop cutting-edge computer vision, robotics vision, and machine (deep) learning algorithms. Specifically, our research mainly focuses on 3D computer vision with a particular focus on geometric aspects. Our goal is to give the capability to a system (e.g., robots and autonomous vehicles) to understand and interpret various data in a manner that is similar to the way humans use their senses to relate to the world around them. To achieve this goal, we focus on processing and analyzing various sensor data such as image, video, 3D point cloud, and other sensory data. Currently, we are working on the following research topics:
- 3D Computer Vision and Geometry
- Robotics Vision
- Urban Scene Understanding
- Simultaneous Localization and Mapping
- Sensor Fusion

Major research field

Computer Vision, Robotics Vision, Machine (Deep) Learning

Desired field of research

3D Reconstruction from images (SfM, SLAM, etc.), Sensor Fusion, Vision-based ADAS, Calibration, Geometry-based Deep Learning

Research Keywords and Topics

# Computer Vision
- 3D Reconstruction from images (SfM, SLAM, etc.)
# Robotics Vision
- Sensor Fusion, Vision-based ADAS, Calibration
# Machine (Deep) Learning
- Geometry-based Deep Learning

Research Publications

# IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023
"Diffusion-based Signed Distance Fields for 3D Shape Generation"
J. Shim, C. Kang, Kyungdon Joo
# AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023
"Pose-guided 3D Human Generation in Indoor Scene"
M. Kim, C. Kang, J. Park, Kyungdon Joo
# IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
"Linear RGB-D SLAM for Structured Environments"
Kyungdon Joo, P. Kim, M. Hebert, I. S. Kweon and H. J. Kim, Nov. 2022. (IF: 24.314)
# IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
"Robust and Efficient Estimation of Relative Pose for Cameras on Selfie Sticks"
Kyungdon Joo, H. Li, T.-H. Oh, and I. S. Kweon, Sep. 2022. (IF: 24.314)
# IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021
"Learning Icosahedral Spherical Probability Map Based on Bingham Mixture Model for Vanishing Point Estimation"
H. Li*, K. Chen*, P. Kim, K.-J. Yoon, Z. Liu, Kyungdon Joo† and Y.-H. Liu†

Patents

# [Pending] “Camera and Camera Calibration Method,”
In So Kweon, Hyowon Ha, Yunsu Bok, Kyungdon Joo, Jiyoung Jung, US 15474940, 2017.
# [등록] “카메라 및 카메라 캘리브레이션 방법,”
(등록) 권인소, 하효원, 복윤수, 주경돈, 정지영, 등록번호 10-1818104-0000, 2016.

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE01. 정보이론
  • EE0108. 인공지능

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 012300. 인공지능/지능로봇 기술

녹색기술분류

  • 녹색기술관련 과제 아님
  • 녹색기술관련 과제 아님
  • 999. 녹색기술 관련과제 아님

6T분류

  • IT 분야
  • 정보처리 시스템 및 S/W
  • 010314. 신호처리기술(영상/음성처리/인식/합성)