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입력 프레임에 콘볼루션 필터를 적용하여 시각 정보를 추출하는 특징 추출부;상기 시각 정보를 포함한 특징맵을 사용하여 시간적 정보를 추출하고, 추출된 시간적 정보를 피드백시켜 내부 상태를 갱신하여 확률 결과를 출력하는 시간 정보 처리부; 및상기 확률 결과에 기초하여 상기 입력 프레임의 전경과 배경을 분리하는 배경 분리부를 포함하고,상기 시간 정보 처리부는, 콘볼루션 순환 신경망을 이용하여 구현되고, 콘볼루션 순환 인코더와 콘볼루션 순환 디코더가 연결된 구조를 갖고,상기 콘볼루션 순환 인코더는,상기 특징맵을 소정 비율로 다운샘플링하는 순서로 스케일들이 배치되고,상기 콘볼루션 순환 디코더는,상기 콘볼루션 순환 인코더의 출력을 소정 비율로 업샘플링하는 순서로 스케일들이 배치되는 영상 처리 장치
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제 1 항에 있어서,상기 콘볼루션 필터는,콘볼루션신경망(CNN)을 이용하여 구현된 필터인 영상 처리 장치
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 스케일들 각각은,상기 내부 상태 갱신을 위한 정보인 텐서와 스테이트를 포함한 맵의 형태를 갖는 영상 처리 장치
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제 1 항에 있어서,상기 시간 정보 처리부는,상기 콘볼루션 순환 신경망은 스케일 각각을 기준으로 콘볼루션 장단기 메모리(LSTM: Long Short Term Memory)를 사용하여 시간적 정보를 추출하는 영상 처리 장치
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6
제 5 항에 있어서,상기 콘볼루션 LSTM은,상기 콘볼루션 순환 인코더와 상기 콘볼루션 순환 디코더 각각에 사용되며, 상기 콘볼루션 순환 인코더의 복수의 스케일 각각에서 사용된 콘볼루션 LSTM은 상기 콘볼루션 순환 디코더에서 대응되는 복수의 스케일 각각에서 사용되는 영상 처리 장치
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영상 처리 장치의 영상 처리 방법에 있어서,입력 프레임에 콘볼루션 필터를 적용하여 시각 정보를 추출하는 단계;상기 시각 정보를 포함한 특징맵을 사용하여 시간적 정보를 추출하고, 추출된 시간적 정보를 피드백시켜 내부 상태를 갱신하여 확률 결과를 출력하는 단계; 및상기 확률 결과에 기초하여 상기 입력 프레임의 전경과 배경을 분리하는 단계를 포함하고,상기 확률 결과를 출력하는 단계는,콘볼루션 순환 인코더와 콘볼루션 순환 디코더가 연결된 구조를 갖는 콘볼루션 순환 신경망을 이용하여 상기 확률 결과를 출력하고,상기 콘볼루션 순환 신경망을 이용하여 상기 확률 결과를 출력하는 단계는,상기 특징맵을 소정 비율로 다운샘플링하는 순서로 스케일들을 배치하여 상기 콘볼루션 순환 인코더를 구성하는 단계; 및상기 다운샘플링이 종료된 후 소정 비율로 업샘플링하는 순서로 스케일들을 배치하여 상기 콘볼루션 순환 디코더를 구성하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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삭제
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제 7 항에 있어서,상기 스케일들 각각은,상기 내부 상태 갱신을 위한 정보인 텐서와 스테이트로 구분되는 맵의 형태를 갖는 영상 처리 방법
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10
제 7 항에 있어서,상기 확률 결과를 출력하는 단계는,상기 스케일 각각을 기준으로 콘볼루션 장단기 메모리(LSTM)을 사용하여 시간적 정보를 추출하는 영상 처리 방법
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제 7 항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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영상 처리 장치에 의해 수행되며, 제 7 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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