JEONBUK NATIONAL UNIVERSITY, COMPUTER SCIENCE & ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEPARTMENT
전북대학교 컴퓨터인공지능학부
전북대학교 패턴 인식 및 합성 연구실은 다양한 이미지, 동영상 데이터를 활용하여 데이터 내 패턴을 인식하여 활용하거나, 인식한 패턴을 바탕으로 또 다른 데이터를 합성해내는 연구를 주제로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 사람 자세 추정, 동작 인식, 상황분석 등의 사람을 이해하는 분야와 패션 모델 영상 합성이나 Virtual Try-on (VTON)과 같이 다양한 모달리티의 조건에 맞추어 사실적인 영상을 합성해 내는 연구들을 수행합니다.
JBNU Pattern Recognition and Synthesis Laboratory (PARS Lab.) conducts research on identifying meaningful patterns from various image and video data, and synthesizing new data based on the recognized patterns. Our work focuses on understanding human-related information such as pose estimation, action recognition, and situational analysis. In addition, we generate realistic images and videos conditioned on diverse modalities to advance human-centric synthesis technologies such as fasion model synthesis and Virtual Try-on (VTON).
Current Reserach Interest :
Virtual Try-on (image/video)
2D/3D Human pose estimation
Intelligent CCTV system, and etc.
CNN, Visual generative models (Diffusion, SPADE, GAN, ...)
Research Vision of PARS Lab.
데이터에서 주어진 패턴을 분석하여 다양한 인식기술 성능 향상에 대해서 연구합니다
Human pose estimation
Activity/event detection
데이터에서 주어진 패턴을 바탕으로 다양한 조건에 적합한 합성에 대해서 연구합니다
Conditional Image Synthesis (VTON)
Human Emotion/Motion Generation
데이터 패턴 인식 및 합성을 활용한 다양한 산업 응용 기술에 대해서 연구합니다
AI Data Generation
Customized Generation
Pattern Recognition and Synthesis Laboratory (PARS lab.),
Computer Science and Artificial Intelligence Department,
Jeonbuk National University,
Room 611, Engineering 7th Building,
567, Baekje-daero, Deokjin-gu, Jenju-si, Jeonbuk-do,
Republic of Korea
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soonchan.park (a) jbnu.ac.kr