STRUCTURE OF DEEP NETWORK AND DEEP LEARNING BASED VISUAL IMAGE RECOGNITION SYSTEM

A deep learning-based image recognition system according to an embodiment of the present invention comprises: a first network including an input image receiving unit for receiving an input image including an object, a first extracting unit for extracting low-level feature information representing a low-level feature corresponding to the input image, a second extracting unit for extracting middle-level feature information representing a middle-level feature corresponding to the low-level feature information, and a third extracting unit for extracting high-level feature information representing a high-level feature corresponding to the middle-level feature information; a second network including a fourth extraction unit for extracting middle-level feature information representing a middle-level feature corresponding to the low-level feature information extracted by the first extraction unit and a fifth extracting unit for extracting high-level feature information representing a high-level feature corresponding to the middle-level feature information extracted by the fourth extraction unit; and a recognition unit for recognizing an element corresponding to the object using the feature information extracted by the first network and the feature information extracted by the second network. 본 발명의 일 실시예에 따른 딥 러닝 기반 영상 인식 시스템은 객체를 포함하는 입력 영상을 수신하는 입력 영상 수신부, 상기 입력 영상에 대응하는 저 레벨 특징을 나타내는 저 레벨 특징 정보를 추출하는 제1 추출부, 상기 저 레벨 특징 정보에 대응하는 중간 레벨 특징을 나타내는 중간 레벨 특징 정보를 추출하는 제2 추출부 및 상기 중간 레벨 특징 정보에 대응하는 고 레벨 특징을 나타내는 고 레벨 특징 정보를 추출하는 제3 추출부를 포함하는 제1 네트워크; 상기 제1 추출부에 의해 추출된 상기 저 레벨 특징 정보에 대응하는 중간 레벨 특징을 나타내는 중간 레벨 특징 정보를 추출하는 제4 추출부 및 상기 제4 추출부에 의해 추출된 중간 레벨 특징 정보에 대응하는 고 레벨 특징을 나타내는 고 레벨 특징 정보를 추출하는 제5 추출부를 포함하는 제2 네트워크 및 상기 제1 네트워크에 의해 추출된 특징 정보와 상기 제2 네트워크에 의해 추출된 특징 정보를 이용하여 상기 객체에 대응하는 원소를 인식하는 인식부를 포함한다.