StradVision，在视觉处理技术的革新者的自主车与深度学习专业知识，已宣布，其算法工程师，医生奉南姜，将展示其最新在国际计算机视觉会议(ICCV)上进行的AV中面部识别的发现-该会议于2019年10月27日开始，一直持续到2019年11月2日，在首尔举行。

ICCV是国际上最负盛名的计算机视觉活动之一，针对学生，学者和行业研究人员。它设有一个主要会议以及几个位于同一地点的讲习班和教程。

康将展示他对StradVision的注意力特征-对关系网络进行准确人脸识别的研究。在2019年向活动组织者提交了4,000多篇论文后，Kang被选为演示者。

Kang的研究重点是面部识别算法，该算法可检测独特特征以更好地识别特定人群。即使关闭汽车，摄像机仍然可以监视周围环境，然后在看到车主正在驶近时打开车门并打开点火开关。

StradVision首席执行官金俊万(Junhwan Kim)表示：“ 康博士对面部识别的研究是开创性的，将被证明对自动驾驶汽车的未来成功至关重要。“我们StradVision团队很高兴得知他将在ICCV上展示他的最新发现，我们期待StradVision引领AV相机技术的发展。”

准确的面部识别通常很复杂，因为它必须考虑包括姿势，表情和照明在内的因素。StradVision的方法称为注意力特征对关系网络(AFRN)，通过优先处理可区分区域(如眼睛，鼻子和嘴巴)来提高面部识别的准确性。该技术可以嵌入在价格合理的小型硬件中。

康获得博士学位。从浦项工科大学在韩国，重点是深度学习和人脸识别。在2019年初，Kang 因其在“用于人脸识别的分层特征-对关系网络”方面的工作而被授予CVPR 2019 最佳论文奖。

康说：“我很期待出现在ICCV上，解释这种突破性技术对自动驾驶汽车的未来意味着什么。”

StradVision在视音频领域的工作围绕其基于SVNet深度学习的视觉处理软件进行，并实现了高级感知能力，包括：车道检测，交通信号灯和标志检测，物体检测和自由空间检测。

SVNet旨在即使在恶劣的光照或天气条件下也能正常运行，并且SVNet的网络比感知软件市场中的其他厂商更小，更强大，更兼容。

StradVision的深度神经网络是唯一可满足在精益汽车嵌入式硬件上用于商业用途的精度和计算要求的网络。

随着在中国和欧洲的多个项目的进行，到2021年，StradVision将使用其用于自动驾驶和ADAS系统的软件在道路上拥有数百万辆车辆，包括SUV，轿车和公共汽车。StradVision的深度学习专业知识是其在对象检测(OD)和自由空间检测(FSD)方面领先的基础。

StradVision最近还宣布与瑞萨电子公司合作，共同开发基于深度学习的对象识别解决方案，用于下一代高级驾驶员辅助系统(ADAS)应用中使用的智能相机和ADAS Level 2及更高级别的相机。