영상 분석 장치에 의해 수행되는 영상 분석 방법에 있어서,학습 영상을 학습하여 생성된 적어도 하나의 엑스퍼트(Expert)로 구성되는 영상 분석 모델에 타겟 영상을 입력하는 단계;상기 적어도 하나의 엑스퍼트로부터 출력된 출력 값을 기초로 상기 타겟 영상을 분석하는 단계;상기 입력된 타겟 영상이 상기 적어도 하나의 엑스퍼트의 입력 카테고리에 속할 확률에 기초하여, 상기 타겟 영상에 대한 분석 결과의 유효성을 결정하는 단계; 및상기 타겟 영상에 대한 분석 결과가 유효하지 않은 것으로 결정되면, 상기 타겟 영상을 신규 카테고리로 분류하는 단계를 포함하며,상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각은,상기 타겟 영상이 해당 엑스퍼트에 대응되는 입력 카테고리에 속하는지를 분류하도록 기 학습된 분류 모델 및 상기 타겟 영상과 해당 엑스퍼트의 학습에 이용된 데이터 간의 유사도를 출력하도록 학습된 생성 모델(Generative Model)을 포함하는영상 분석 방법.

제 1 항에 있어서,상기 타겟 영상에 대한 분석 결과의 유효성을 결정하는 단계는,상기 입력된 타겟 영상이 상기 적어도 하나의 엑스퍼트의 입력 카테고리에 속할 확률에 기초하여, 상기 타겟 영상에 대한 분석 결과의 유효성을 랜덤(Random)하게 결정하는영상 분석 방법.

제 1 항에 있어서,상기 타겟 영상에 대한 분석 결과의 유효성을 결정하는 단계는,상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 입력 및 클래스(Class)의 우도(Likelihood)를 획득하는 단계;상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 사전 확률(Prior Probability)를 획득하는 단계; 및상기 획득된 우도와 상기 사전 확률의 곱을 기초로 상기 입력된 타겟 영상이 상기 적어도 하나의 엑스퍼트의 입력 카테고리에 속할 확률을 획득하는 단계를 포함하는영상 분석 방법.

제 3 항에 있어서,상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 입력 및 클래스의 우도를 획득하는 단계는,상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각의 분류 모델(Discriminative Model)을 이용하여, 상기 입력된 타겟 영상 및 상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 클래스의 제 1 확률을 획득하는 단계;상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각의 생성 모델(Generative Model)을 이용하여, 상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 입력의 제 2 확률을 획득하는 단계; 및상기 제 1 확률 및 상기 제 2 확률의 곱을 기초로 상기 적어도 하나의 엑스퍼트 각각에 대한 입력 및 클래스의 우도를 획득하는 단계를 포함하는영상 분석 방법.

제 4 항에 있어서,상기 제 2 확률을 획득하는 단계는,상기 제 2 확률의 하한(Lower Bound)을 상기 제 2 확률로서 추정하는 단계를 포함하는영상 분석 방법.

제 1 항에 있어서,상기 신규 카테고리로 분류된 상기 타겟 영상을 메모리에 저장하는 단계; 및상기 메모리에 저장된 타겟 영상의 누적 용량이 미리 정해진 기준 용량 이상이면, 상기 메모리에 저장된 타겟 영상을 학습하여 상기 신규 카테고리에 대한 엑스퍼트를 생성하는 단계를 더 포함하는영상 분석 방법

제 6 항에 있어서,상기 신규 카테고리에 대한 엑스퍼트를 생성하는 단계는,상기 메모리에 저장된 타겟 영상에 레이블링(Labeling)을 수행하는 단계; 및상기 레이블링된 타겟 영상을 학습하여 상기 신규 카테고리에 대한 엑스퍼트를 생성하는 단계를 포함하는영상 분석 방법

학습 영상을 학습하여 생성된 적어도 하나의 엑스퍼트(Expert)로 구성되는 영상 분석 모델을 기초로 타겟 영상을 분석하는 영상 분석부; 및상기 타겟 영상이 상기 적어도 하나의 엑스퍼트의 입력 카테고리에 속할 확률에 기초하여, 상기 타겟 영상에 대한 분석 결과의 유효성을 결정부를 포함하고,상기 영상 분석부는상기 타겟 영상에 대한 분석 결과가 유효하지 않은 것으로 결정되면, 상기 타겟 영상을 신규 카테고리로 분류하는 영상 분석 장치.

제 8 항에 있어서,상기 신규 카테고리로 분류된 상기 타겟 영상을 저장하는 메모리를 더 포함하는 영상 분석 장치.

제 9 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 타겟 영상의 누적 용량이 미리 정해진 기준 용량 이상이면, 상기 메모리에 저장된 타겟 영상을 학습하여 상기 신규 카테고리에 대한 엑스퍼트를 생성하는 학습부를 더 포함하는영상 분석 장치.

제 1 입력 주기 동안 제 1 학습 영상을 순차적으로 입력 받는 단계;상기 제 1 입력 주기 직후의 제 1 학습 주기 동안 상기 제 1 학습 영상을 학습하여, 제 1 카테고리에 대한 분류 모델(Discriminative Model) 및 생성 모델(Generative Model)로 구성되는 제 1 엑스퍼트(Expert)를 생성하는 단계;상기 제 1 학습 주기 직후의 제 2 입력 주기 동안 제 2 학습 영상을 순차적으로 입력 받는 단계;상기 제 2 학습 영상이 상기 제 1 카테고리에 속할 확률에 기초하여, 상기 제 1 엑스퍼트에 대하여 상기 제 2 학습 영상 각각을 학습할지 여부를 결정하는 단계; 및상기 제 2 입력 주기 직후의 제 2 학습 주기 동안, 상기 제 2 학습 영상 중 상기 제 1 엑스퍼트에 대하여 학습하지 않을 것으로 결정된 학습 영상을 학습하여 제 2 카테고리에 대한 제 2 엑스퍼트를 생성하는 단계를 포함하는영상 분석 모델 생성 방법.

컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제 1 항 내지 제 7 항 및 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는,컴퓨터 판독 가능한 기록매체.