Posted on 2021년 7월 29일
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Posted on 2021년 3월 22일
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In this paper, we propose a system to recognize purchasing behavior by detecting and tracking products in real time using only camera sensors in an unmanned product cabinet. To detect and track products in real time, we focused on the simultaneous pre-processing of videos from multiple cameras for robust product detection. After synchronizing multiple videos, unnecessary frames with relatively little information are removed based on change detection. An object score is measured on a frame-by-frame basis to select the most significant frames. Next, the target products are detected and tracked in the selected frames. Finally, the purchasing behavior of the detected product is recognized based on the tracking information. These processes were used to design an end-to-end recognition framework. The contribution of this paper is significant in that by redesigning the existing deep neural networks a real-time integrated system for a practical application was successfully realized without any bottleneck from multi-camera inputs to final object recognition process.
Even small errors in object detection algorithms can lead to serious accidents in critical fields such as factories and autonomous vehicles. Thus, a so-called probabilistic object detector (PrOD) has been proposed. However, the PrOD still has problems of underestimating the uncertainty of results and causing biased approximation due to limited information. To solve the above-mentioned problems, this paper proposes a new PrOD composed of four key techniques, i.e., albedo extraction, soft-DropBlock, stacked NMS, and inter-frame processing. In terms of Probability-based Detection Quality (PDQ) metric, the proposed object detector achieved 22.46, which is 4.46 higher than a backbone method, for the Australian Centre for Robotic Vision (ACRV) validation dataset consisting of four videos.
In this paper, we propose more accurate pupil center detection by improving the representation quality of the network in charge of pupil center detection. This is realized by representation learning based on mutual information. Also, the latency of the entire system is greatly reduced by using non-local block and self-attention block with large receptive field, which makes it accomplish real-time operation.
In this paper, we propose a new adversarial learning for FER. In detail, the proposed learning enables the FER network to better understand complex emotional elements inherent in strong emotions by adversarially learning weak emotion samples based on strong emotion samples. As a result, the proposed method can recognize the emotions independently of persons because it understands facial expressions more accurately. In addition, we propose a contrastive loss function for efficient adversarial learning
In this paper, we propose a virtual metric loss (VML) incorporating with embedding features by using virtual samples produced through linear discriminant analysis (LDA). This study is valuable in that it proposes a new metric that can learn inter-class variance of embedding features by integrating discriminant analysis and metric learning which have a common purpose of inter-class variance analysis. In addition, we theoretically analyze the eigenvalue equation problem and the degree of stabilization in the embedding space. We have verified the performance of the proposed VML through extensive experiments on large and few-shot retrieval datasets.
In this paper, we propose a method to transfer knowledge independently of the spatial shape of the teacher’s feature map, which is major information obtained by decomposing the feature map through singular value decomposition (SVD). In addition, we present a multitask learning method that enables the student to learn the teacher’s knowledge effectively by adaptively adjusting the teacher’s constraints to the student’s learning speed.
In this paper, HDR images can express a lot of information because they contain a wider range of light than LDR images. Therefore, various studies have been conducted on a method of converting an input LDR image to an HDR image. In order to compensate for the limitations of the HDR imaging network that receives only a single image, experiments have been conducted on various networks in which an EV stack composed of several EVs is synthesized.
In this paper, we propose a slice-based SR using light-weight network (LWN) and a slice-based SR using LWN with relation loss (LWNRL). First, LWN(RL) adopts a slice-based architecture to facilitate system-on-chip (SoC) implementation. Second, LWN(RL) avoids global connection modules that are not suitable for SoC implementation, with minimal performance penalty. Finally, we propose a new loss to improve the performance of LWN without additional cost.
신호및시스템
디지털신호처리개론
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82-32-860-7413
High-tech center 713, Inha Univ., Yonghyeon 4-dong, Nam-gu, Incheon, Korea
Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
E-mail : bcsong@inha.ac.kr
TEL : 82-32-860-7413
1996.3~2001.2 : Ph.D. in Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Rep. of Korea
1994.3~1996.2 : M.S. in Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Rep. of Korea
1990.3~1994.2 : B.S. in Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Rep. of Korea
2019.9~2022.2: Department Chair, Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University
2017.3~2019.2 : Vice Dean, College of Engineering, Inha University
2014.1~2014.12 : Visiting Professor, UC San Diego, CA, USA
2001.3~2008.2 : Senior Engineer, Samsung Research (formerly Digital Media R&D Center), Samsung Electronics Co., Ltd, Rep. of Korea
Senior Member, IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Professional Member, ACM (Association for Computing Machinery)
Regular Member, APSIPA (The Asia-Pacific Signal and Information Processing Association)
Regular Member, IEICE (The Institute of Electronics, Information and Communciation Engineers)
Regular Member, IEIE (The Institute of Electronics and Information Engineers)
Regular Member, KIBME (The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers)
MDPI Electronics - Open Access Journal (SCIE)
AE, IEEE Access (SCIE)
EIC, IEIE Transactions on Smart Processing & Computing (SCOPUS)
- Reviewer : CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NeurIPS, ICIP, etc.
- 우수상, 제 3회 LG 반도체 설계 공모전, 1998
- 개인특별상, 제 5 회 휴먼테크논문대상, 1999
- 동상, 제 7회 휴먼테크 논문대상, 2001
- 우수논문상, 제 1 회 삼성전자 DM연구소 기술논문발표회, 2002
- 우수논문상, 제 2회 삼성전자 DM연구소 기술논문발표회, 2003
- 가작, 삼성전자 DM총괄 소프트웨어 논문경진대회, 2003
- 우수논문상, 삼성전자 DM총괄 소프트웨어 논문경진대회, 2003
- 우수논문상, 제 3회 삼성전자 DM연구소 기술논문발표회, 2004
- 금상, 제 1회 삼성논문상, 2004
- 신호처리 부문 논문상, 대한전자공학회 학회상, 2013
- 제28회 과학기술우수논문상, 대한민국과학기술연차대회, 2018
- 대한전자공학회 학회상, 공로상, 2018
- 한국방송미디어공학회 학회상, 공로상, 2018
- 인하대학교 연구상, 특허 부문, 2019
- 한국공학교육인증원 표창장, ABEEK, 2019 View
- IEIE Transactions on Smart Processing and Computing 우수논문상, 2019 View
- 한국방송미디어공학회 학회상, 공로상, 2020
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Advanced deep learning algorithm, Model light-weighting, and Transfer learning
E-mail : lsh910703@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Advanced deep learning algorithm, Emotion recognition using video, and Machine learning
E-mail : kdhht5022@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Machine learning, Real-time Segmentation, Model light-weighting
E-mail : aanna0701@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Computer vision with deep learning, Meta learning
E-mail : xxxblanky@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Computer Vision with Deep learning, Multi modal sensor fusion
E-mail : chlwodnd500@naver.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Object detection and Segmentation, Model compression
E-mail : leesw0623@naver.com
B.S. in Department of Biomedical Engineering, Gachon University, Republic of Korea
Research interests : Image Processing, Computer Vision and Machine Learning
E-mail : doyeon1899@naver.com
B.S. in Department of Computer Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Deep Learning, Computer Vision and Machine learning
E-mail : endinblue@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Deep Learning, Image Restoration and Enhancement
E-mail : san9569@naver.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Image Processing, Deep Learning
E-mail : asrs777@naver.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Deep Learning, Machine Learning
E-mail : 2wa98@naver.com
B.S. in Department of Information and Communication Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Image Processing, Computer Vision and Machine Learning
E-mail : leeheejin2157@gmail.com
B.S. in Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea
Research interests : Image Compression, Deep Learning
E-mail : qkrdbsgk00@naver.com
Research interests : Computer Vision, Deep Learning
E-mail : sbde500@gmail.com
Research interests : Deep Learning, Artificial Intelligence
E-mail : jihun1559@gmail.com
Research interests : Computer Vision, Deep Learning
E-mail : yoonmin49@gmail.com
Research interests : Computer vision,Deep Learning, Machine Learning,Object Recognition
E-mail : ronald7@naver.com
Research interests : Computer Vision, Object Detection
E-mail : kcs120727@gmail.com
Contextual Gradient Scaling for Few-Shot Learning
: Sanghyuk Lee, Seunghyun Lee,and Byung Cheol Song
Deep Metric Learning with Manifold Class Variability Analysis
: Dae Ha Kim,and Byung Cheol Song
Hidden Emotion Detection using Multi-modal Signals
: Dae Ha Kim, Byung Cheol Song
Interpretable Embedding Procedure Knowledge Transfer via Stacked Principal Component Analysis and Graph Neural Network
: Seung Hyun Lee,and Byung Cheol Song
Contrastive Adversarial Learning for Person Independent Facial Emotion Recognition
: Dae Ha Kim,and Byung Cheol Song
Doctoral Degree
2021.02
Current Position
LG CNS
Master's Degree
2011.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2011.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2012.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2012.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2012.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2012.02
Current Position
LG Ericsson
Master's Degree
2013.02
Current Position
SUALAB
Master's Degree
2013.02
Current Position
Master's Degree
2014.02
Current Position
Chung-Ang University(Professor)
Master's Degree
2014.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2014.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2014.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2014.02
Current Position
Samsung Electronics
Master's Degree
2015.02
Current Position
SUALAB
Master's Degree
2015.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2015.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2016.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2016.02
Current Position
LG Electronics
Master's Degree
2016.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2017.02
Current Position
Eyenix
Master's Degree
2017.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2017.02
Current Position
Samsung Medison
Master's Degree
2018.02
Current Position
KT R&D Center
Bachelor's degree
2018.02
Current Position
Hyundai Mobis
Master's Degree
2018.08
Current Position
Master's Degree
2019.08
Current Position
Hyundai Mobis
Master's Degree
2020.02
Current Position
Hyundai Motor Company
Master's Degree
2020.08
Current Position
Hyundai Motor Company
Master's Degree
2020.08
Current Position
E-government center
Master's Degree
2021.02
Current Position
LX Semicon
Master's Degree
2021.02
Current Position
Hyundai Mobis
Master's Degree
2021.02
Current Position
FTech
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Quang Tran Ngoc, Seunghyun Lee, and Byung Cheol Song, "Object Detection Using Improved Bi-Directional Feature Pyramid Network," Electronics, vol. 10, no. 6 (2021): 746. [link]
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Dong Yoon Choi, Deok Hwan Kim, and Byung Cheol Song, "Multimodal Attention Network for Continuous-Time Emotion Recognition Using Video and EEG Signals," IEEE Access, vol. 8 (2020): 203814-203826. [link]
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Jun Ho Choi, Seunghyun Lee, Dae Ha Kim and Byung Cheol Song, "Multi-scale Non-local Feature Enhancement Network for Robust Small-object Detection," IEIE Transactions on Smart Processing and Computing, vol. 9, no. 4 (2020): 274-283. [link]
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Yeon Oh Nam, and Byung Cheol Song, "Subpixel-based image downsampling algorithm using content-adaptive two-dimensional FIR filters," IET Image Processing, vol. 8, no. 8 (2013): 445-454.
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Byung Cheol Song, "A Fast Normalized Cross Correlation‐Based Block Matching Algorithm Using Multilevel Cauchy‐Schwartz Inequality," ETRI Journal, vol. 33, no. 3 (2011): 401-406.
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동영상 부호화기의 비트율 제어 장치 및 방법
KR 0677128
동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR 0677616
동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR 0677615
영상 디코딩 방법 및 그 기록매체
KR 0667809
매크로블록 타입 결정 방법
KR 0657277
동영상 복호화 방법과 그 장치
KR 0622306
동영상 복호화 방법과 그 장치
KR 0622305
동영상 복호화 방법과 그 장치
KR 0622304
디-인터레이싱 방법, 그 장치, 그 비디오 디코더 및 그재생 장치
KR 0601638
DCT 타입 결정방법 및 그 장치
KR 0584555
동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR 0584622
동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
KR 0584552
디-인터레이싱 방법, 그 장치, 그 비디오 디코더 및 그재생 장치
KR 0580172
동화상 내 구획별로 휘도 변화를 검출하고 보상하는 장치 및 방법
KR 0561398
그룹화에 의한 영화 영상 검출 방법 및 장치
KR 0547120
계층적 프레임 구조하에서의 움직임 벡터 추정방법
KR 0529331
B-픽처의 움직임 보상 모드 결정방법 및 장치
KR 0517504
주파수 변환을 사용한 영화 영상 검출 방법 및 장치
KR 0503090
영상 잡음 제거방법 및 장치
KR 0497398
디지털 데이터의 고속 전역 탐색 장치 및 방법
KR 0485819
움직임 추정 및 모드 결정 장치 및 방법
KR 0446083
주사포맷변환장치 및 방법
KR 0441559
영상변환장치 및 방법
KR 0441552
저전송율 동영상 부호화에 적합한 움직임 추정 방법
KR 0408294
대용량 데이터베이스에서의 고속에 의한 다해상도의 최적탐색방법
KR 0398142
동영상 움직임 벡터 추정 방법
KR 0226722
Korea 0584552, Method for encoding and decoding video and apparatus thereof - MPEGLA'07.8 registration in H.264 standard patent
Korea 0584622, Method for encoding and decoding video and apparatus thereof - MPEGLA'08.8 registration in H.264 standard patent
Korea 0622305, Method for encoding and decoding video and apparatus thereof - MPEGLA'07.11 registration in H.264 standard patent
Korea 0622306, Method for encoding and decoding video and apparatus thereof - MPEGLA'07.11 registration in H.264 standard patent
China 200410033037.0, Method for encoding and decoding video and apparatus thereof - H.264 standard patent
KEIT, 인간 내면상태의 인식 및 이를 이용한 인간친화형 인간-로봇 상호작용 기술 개발
2016.12 ~ 2021.11
KIAT, 미래형자동차 R&D 전문인력양성 사업
2017.03 ~ 2022.02
KIAT, 스마트 디지털 엔지니어링 전문인력양성
2019.03 ~ 2024.02
KEIT, 4K30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체
2019.07 ~ 2021.12
과학기술정보통신부, 인공지능 반도체 융합전문 인력육성 센터연구 분야
2020.04 ~ 2024.12
정보통신기획평가원, 인공지능융합연구센터지원
2020.04 ~ 2022.12
S**, End-to-end HDR
2020.04 ~ 2021.02
A**, Deep Image Deraining with Quantifiable Uncertainty with UCS
2020.07 ~ 2022.06
한국연구재단, 산업융합형 차세대 인공지능 혁신인재 교육연구단(BK21 4단계)
2020.09 ~ 2027.08
H**, 컴퓨터 비젼 및 기계학습 기반 스마트 팩토리 관련 연구
2018.05 ~ 2019.02
I**, 컴퓨터 비젼 및 딥러닝 기반 스마트 유통시스템 관련 연구
2018.05 ~ 2018.10
D**, 컴퓨터 비젼 및 딥러닝 기반 스마트 팩토리 관련 연구
2018.04 ~ 2018.09
산업통상자원부, 미래형자동차 부품 및 서비스 R&D 인력양성 및 산학연계형 생태계 구축
2017.03 ~ 2022.02
E**, RGB-NIR 센서 데이터를 이용한 색 왜곡없는 RGB 영상 획득 및 융합 방법 개발
2017.02 ~ 2018.01
산업통상자원부/산업핵심기술개발사업, 인간 내면상태의 인식 및 이를 이용한 인간친화형 인간-로봇 상호작용 기술 개발
2016.12 ~ 2021.11
H**, 고속 frame rate를 갖는 저해상도 광각 카메라를 이용한 고해상도 영상 생성 알고리즘 개발
2016.07 ~ 2017.01
한국연구재단, 멀티 광각카메라 기반 영상처리를 이용한 안티드론 기술 개발
2016.06 ~ 2019.05
산업통상자원부/산업핵심기술개발사업, 교차로 AEB 등을 지원하기 위한 HD급 다중화각 전방 카메라시스템 개발
2015.06 ~ 2018.05
E**, 적외선 카메라용 초고해상도 알고리즘 개발
2015.06 ~ 2016.05
H**, AVM 확대 영상 선명화 기술 개발
2015.05 ~ 2016.04
S**, Globel motion 및 전처리를 이용한 스마트폰 동영상 품질 차별화 기술 개발
2015.05 ~ 2015.11
H**, HD급 어라운드 뷰 동영상 확대를 위한 실시간 super-resolution 알고리즘 개발
2014.08 ~ 2015.02
NIPA, 영역 분할을 이용한 X레이 영상 화질 개선 알고리즘 및 소프트웨어 개발
2014.06 ~ 2015.05
S**, 서로 다른 노출 시간을 갖는 복수의 영상들을 이용한 Deblur 기법 개발
2014.04 ~ 2014.12
S**, M-PHY 설계 및 터치패드용 신호처리 기술 개발
2013.10 ~ 2014.09
H**, 우적 제거 영상처리 임베디드 시스템 개발
2013.08 ~ 2014.07
L**, 저전력 해상도 향상 알고리즘 개발 및 Embedded GPGPU에서의 구현
2013.07 ~ 2014.07
NIPA, X-ray 의료영상기기를 위한 화질개선 소프트웨어 솔루션 개발
2013.05 ~ 2014.04
S**, UHDTV를 위한 고성능 초고해상도 알고리즘 개발
2013.04 ~ 2014.04
H**, 영상 내 우적 제거 기술 개발
2012.11 ~ 2013.04
S**, Display용 고속 직렬 인터페이스 요소 IP설계 및 I/F 영상 데이터 대역폭 감소를 위한 Near-lossless CODEC 개발
2012.09 ~ 2013.08
S**, Asymmetric camera를 이용한 주 영상의 화질 개선에 관한 연구
2012.06 ~ 2013.06
한국연구재단, 고성능 초고해상도 영상복원 시스템 개발(추가 지원)
2012.05 ~ 2015.04
S**, Filter-Learning 및 자기 참조 융합 방식 Single Frame Super Resolution 개발
2012.04 ~ 2012.11
S**, 부화소 렌더링 알고리즘 개발
2011.11 ~ 2012.08
L**, 3D 화질개선 알고리즘 및 FPGA 개발
2011.04 ~ 2011.12
L**, UD 디스플레이용 학습기반 초해상도 알고리즘 개발
2011.05 ~ 2011.12
한국연구재단, (BK21사업)차세대항공통신시스템인력양성팀
2011.03 ~ 2013.02
L**, 모니터를 위한 동영상 선명도 향상 기법 연구
2011.03 ~ 2011.12
S**, DTV향 De-interlacing 알고리즘 개발
2010.11 ~ 2011.10
S**, 디지털 카메라를 위한 3차원 stabilization 및 de-blur 기법 개발
2010.07 ~ 2011.07
ETRI, UHDTV용 SoC 시스템 및 SW 개발
2010.03 ~ 2011.11
S**, 고해상도 영상복원 알고리즘 개발 및 DSP구현
2009.12 ~ 2010.11
S**, Ticon용 Scaler 개발
2009.09 ~ 2010.06
교육과학기술부, 고성능 초고해상도 영상복원 시스템 개발
2009.05 ~ 2012.04
ETRI, H.264기반 초고선명 비디오 부호화 성능 개선 연구
2009.05 ~ 2010.01
S**, DSC향 초고해상도 영상복원 알고리즘 개발
2009.03 ~ 2009.12
S**, 고성능 Scaler 알고리즘 개발 및 DSP 최적화
2008.11 ~ 2009.10
지식경제부, 차세대 DTV시스템 설계인력 양성사업
2008.09 ~ 2013.08
교육과학기술부, 대용량 SoC를 위한 Near-Lossless CODEC개발
2008.07 ~ 2009.06
