I2SLAB 송인표, 주민준 학생 (지도교수: 이장원), WACV2025 논문 발표
2025-05-20
I2SLAB(지도교수: 이장원)의 송인표, 주민준 학생(실감미디어공학과)이 지난 2025년 2월 28일부터 3월 4일까지 미국 애리조나 투손에서 열린 컴퓨터 비전 분야의 대표 국제학회인 WACV 2025 (IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision)에 참가해 주목할 만한 연구 성과를 발표했다. 이번 학회에서 I2SLAB 연구팀은 웨어러블 360도 카메라를 활용해 사용자의 주변 환경을 인식하고, 시각장애인이 일상에서 마주칠 수 있는 다양한 위험 상황—예를 들어, 도로 위에서의 소매치기, ATM 이용 중 비밀번호를 도청당하는 상황 등—을 탐지할 수 있는 새로운 인공지능 모델을 제안했다. 해당 연구는 시각장애인의 안전한 사회 활동을 지원할 수 있는 기술적 가능성을 제시하며, WACV 2025 참석자들로부터 많은 관심과 긍정적인 평가를 받았다. I2SLAB 연구팀이 발표한 논문의 주요 내용은 다음과 같다. [논문] Inpyo Song, Sanghyeon Lee, Minjun Joo, and Jangwon Lee. “Anomaly detection for people with visual impairments using an egocentric 360-degree camera.” In IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Feb 2025. [Abstract] Recent advancements in computer vision have led to a renewed interest in developing assistive technologies for individuals with visual impairments. Although extensive research has been conducted in the field of computer vision-based assistive technologies, most of the focus has been on understanding contexts in images, rather than addressing their physical safety and security concerns. To address this challenge, we propose the first step towards detecting anomalous situations for visually impaired people by observing their entire surroundings using an egocentric 360-degree camera. We first introduce a novel egocentric 360-degree video dataset called VIEW360 (Visually Impaired Equipped with Wearable 360-degree camera), which contains abnormal activities that visually impaired individuals may encounter, such as shoulder surfing and pickpocketing. Furthermore, we propose a new architecture called the FDPN (Frame and Direction Prediction Network), which facilitates frame-level prediction of abnormal events and identifying of their directions. Finally, we evaluate our approach on our VIEW360 dataset and the publicly available UCF-Crime and Shanghaitech datasets, demonstrating state-of-the-art performance.