Pattern Recognition and Synthesis Laboratory

    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. 아울러 이런 생성 기술들이 인공지능 기술들을 위한 데이터를 제공해 줌으로써 인식과 생성이 다양한 방법으로 서로 상호작용 할 수 있다고 생각합니다.

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    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). Also, a sort of generative method can produce generated data to a recognition model to enhance its accuracy and stability.

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Current Reserach Interest : 

1.  Virtual Try-on (image/video) 

2.  2D/3D Human pose estimation

3.  Intelligent CCTV system, and etc.

4.  Visual generative models (Diffusion, SPADE, GAN, ...)

5. AI for real world (Physical AI)