Team
Seong-Ho Lee (이성호)
Candidate / Researcher

M.S. Candidate in Computer Vision and Machine Learning, Inha University, Republic of Korea

B.S. in Computer Science and Engineering, Incheon National University, Republic of Korea

Research Interests : Object detection, multi-object tracking, generative adversarial networks, multi-scale representation, self-supervised learning and deep learning

E-Mail : sho6368@gmail.com


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Education

- Inha University (M.S. in Computer Vision and Machine Learning, 2020.03 ~ Current)
- Incheon National University, Korea (B.S. in Computer Science and engineering, 2013.03 ~ 2019.02)

Biography

SEONG-HO LEE received the BS degree in Computer Science and Engineering from Incheon National University in 2019, and is currently pursuing the MS degree with the Department of Electronic Computer Engineering at Inha University, Korea. His current research interest is object detection, generative adversarial networks, multi-scale representation, multi-object tracking, and deep learning.

Contact Information

Location : Room #1201, Inha Hi-Tech Center, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Korea.

E-Mail: sho6368@gmail.com
객체 검출을 위한 적대적 학습 기반 Feature Pyramid Network 특징맵 보간 성능 향상 기법, 제34회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, Feburary, 2022
by Seong-Ho Lee, and Seung-Hwan Bae*
제34회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, Feburary, 2022
효율적인 다중 객체 추적을 위한 다중 전역 모델 및 제한적 모델 업데이트 알고리즘, 2021 한국소프트웨어종합학술대회, December, 2021
by Yong-Sang Yoo, Seong-Ho Lee, Dae-Hyeon Park, and Seung-Hwan Bae*
2021 한국소프트웨어종합학술대회, December, 2021
외형 분별력 평가를 통한 온라인 다중 객체 추적에서의 외형 모델 학습, 제33회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, Feburary, 2021
by Dae-Hyeon Park, Seong-Ho Lee, and Seung-Hwan Bae*
제33회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, Feburary, 2021
Online Multi-Object Tracking by Learning Discriminative Appearance with Fourier Transform and Partial Least Square Analysis, Journal of The Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문), February, 2020, Vol. 25, No. 2, PP. 49-58
by Seong-Ho Lee, and Seung-Hwan Bae*
Journal of The Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문), February, 2020
DOI: 10.9708/jksci.2020.25.02.049

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Learning Discriminative Appearance Models for Online Multi-Object Tracking with Appearance Discriminability Measures, IEEE Access, December, 2018, Vol. 6, No. 1, PP. 67316-67328
by Seong-Ho Lee , Myung-Yun Kim, and Seung-Hwan Bae*
IEEE Access, December, 2018
DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2879535


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고성능 사물 인지 지능을 위한 사물 특징 학습 원천 기술 개발
지원기관: 한국연구재단
과제기간: 2021.06.01 ~ 2022.05.31
Status: On-Going
BK21플러스 4단계 최종 사업
지원기관: 한국연구재단
과제기간: 2020.09.01 ~ 2027.08.31
Status: On-Going
인공지능융합연구센터 지원사업
지원기관: 정보통신기획평가원
과제기간: 2020.04.01 ~ 2022.12.31
Status: On-Going
시각장애인 및 저시력자를 위한 영상기반 주변 안내 기술
지원기관: 과학기술정보통신부
과제기간: 2018.03.01 ~ 2021.02.28
Status: Finished
다중 모델을 결합한 사물 추적 기술 개발
지원기관: 한국전자통신연구원
과제기간: 2020.05.27 ~ 2020.11.30
Status: Finished
자율 주행을 위한 딥러닝 기반 실시간 다중 객체 인식 기술개발
지원기관: 현대엔지비
과제기간: 2019.08.11 ~ 2020.02.11
Status: Finished
보간을 통한 끊김 없는 사물 추적 기술 연구
지원기관: 한국전자통신연구원
과제기간: 2019.05.15 ~ 2019.11.30
Status: Finished
객체 중복에 강인한 사물 추적기 개발
지원기관: 한국전자통신연구원
과제기간: 2018.04.04 ~ 2018.11.30
Status: Finished
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