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* 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재

== 수상/선정==~~Yi Wu, Jongwoo Lim*, Ming-Hsuan Yang, “Online Object Tracking: A Benchmark,” in CVPR 2013, [link] [pdf] [project page, code]~~ ~~Vivek Pradeep, Jongwoo Lim*, “Egomotion Estimation Using Assorted Features,” in International Journal of Computer Vision, Vol. 98, Issue 2, Page 202-216, June 2012 [link]~~ ~~Jongwoo Lim, Jan-Michael Frahm, Marc Pollefeys, “Online Environment Mapping,” in CVPR 2011 [link] [pdf]~~ David Ross, Jongwoo Lim, Ruei-Sung Lin, Ming-Hsuan Yang*, “Incremental Learning for Robust Visual Tracking,” in International Journal of Computer Vision (Special Issue: Learning for Vision), Vol. 77, No. 1-3, Pg. 125-141, May 2008 [link] [pdf] [project page] ~~Benjamin Laxton, Jongwoo Lim, David Kriegman, “Leveraging temporal, contextual and ordering constraints for recognizing complex activities in video,” in CVPR 2007 [link] [pdf]~~ ~~Jongwoo Lim, Jeffrey Ho, Ming-hsuan Yang, David Kriegman, “Passive Photometric Stereo from Motion,” in ICCV 2005, vol. 2, pp. 1635 - 1642 [link] [abstract] [pdf]~~ ~~Sameer Agarwal, Jongwoo Lim, Lihi Zelnik-Manor, Pietro Perona, David Kriegman, Serge Belongie, “Beyond Pairwise Clustering,” in CVPR 2005, vol. 2, pp. 838-845 [link] [abstract] [pdf]~~

* 삼성이 발표한 2016년도 미래기술육성사업([[삼성미래기술육성사업]]) 12개 과제중 하나로 선정 (2016. 7. 11 발표)

** 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술

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임종우(공과대학) (원본 보기)

2020년 7월 24일 (금) 10:20 판