METHOD FOR MULTI-LEVEL DEEP LEARNING FOR ROBUST LEARNING AND RECOGNITION AND APPARATUS FOR PERFORMING THE SAME

• Main Authors: HONG KWANG SEOK, LEE JAE GAP
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 08.02.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

The present invention relates to a method for multi-level deep-learning for robust learning and recognition, and an apparatus for performing the same. Provided are a method for multi-level deep-learning, which includes: creating a multi-level database using input data - the input data is classified into at least two levels, the multi-level database includes at least two sub-databases corresponding to the at least two levels, respectively, and each of the sub-database stores relevant input data; preprocessing the input data stored in the multi-level database; and performing multi-level learning for the preprocessed data to create a multi-level deep-learning model, and an apparatus for performing the same. Accordingly, a user who has insufficient data may collect video data and signal data from a web by inputting a keyword list only, and may process data by preprocessing automatically collected data. In addition, the video data and the signal data may be integrated, a region of interest may be set, and the region of interest may be selected automatically without selected newly even when learning data are expanded. 입력 데이터를 이용하여 다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 생성하는 단계 - 상기 입력 데이터는 적어도 두 개의 단계로 분류되고, 상기 다단계 데이터베이스는 상기 적어도 두 개의 단계 각각에 대응하는 적어도 두 개의 서브 데이터베이스를 포함하고, 상기 서브 데이터베이스 각각은 대응하는 입력 데이터를 저장함 -, 상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계, 및 다단계(multi-level) 딥러닝(deep learning) 모델을 생성하기 위하여 상기 전처리된 데이터에 대한 다단계(multi-level) 학습을 수행하는 단계를 포함하는 다단계 딥러닝 방법 및 이를 수행하는 장치가 제공된다. 이에 따르면, 보유한 데이터가 부족한 사용자는 키워드 목록만을 입력하여 웹에서 영상 및 신호 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터에 대하여 자동으로 전처리를 수행하여 데이터를 가공할 수 있다. 또한 영상 데이터와 신호 데이터를 통합하고, 관심영역을 설정할 수 있으며, 학습 데이터를 확장한 경우에도 관심영역을 새롭게 선정할 필요 없이 자동으로 선정할 수 있다.