객체에 대한 색상 정보와 형상 정보를 이용하여 상기 객체를 분류하는 객체 분류 방법에 있어서,학습된 제1 인공 신경망을 이용하여, 객체의 색상 정보를 포함하는 제1 영상으로부터 제1 분류 정보를 생성하는 단계;상기 객체의 형상 정보를 포함하는 제2 영상 및 상기 제1 영상을 이용하여 색상 정보가 포함된 상기 객체의 3차원 형상을 생성하는 단계; 및상기 객체의 3차원 형상으로부터 상기 객체에 대한 적어도 하나의 영상을 생성하고, 상기 학습된 제1 인공 신경망을 이용하여 상기 적어도 하나의 영상으로부터 제2 분류 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 객체 분류 방법.

청구항 1에 있어서상기 객체 분류 방법은,상기 객체의 3차원 형상을 생성하는 단계 이후에,학습된 제2 인공 신경망을 이용하여, 상기 객체의 3차원 형상으로부터 제3 분류 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 객체 분류 방법.

청구항 2에 있어서상기 객체 분류 방법은,상기 제1 분류 정보, 상기 제2 분류 정보 및 상기 제3 분류 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 객체의 제4 분류 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 객체 분류 방법.

청구항 2에 있어서상기 제1 인공 신경망은 학습 객체의 영상과 상기 학습 객체의 분류 정보 간의 상관관계를 학습한 신경망이고,상기 제2 인공 신경망은학습 객체의 색상을 포함하는 3차원 형상과 상기 학습 객체의 분류 정보 간의 상관관계를 학습한 인경망인, 객체 분류 방법.

청구항 1에 있어서상기 제2 분류 정보를 생성하는 단계는상기 객체의 3차원 형상의 관찰 방향을 소정의 방향으로 변경하고, 변경된 방향에서 상기 3차원 형상을 관찰했을 때의 영상을 생성하는 단계;를 포함하는, 객체 분류 방법.