| 초록 |
본 발명은 해마 신경망을 이용한 영상 검색 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 MPEG-7 표준화 시각 기술자 중 컬러 질감을 이용하여 내용 기반 특징을 추출하고, PCA 기법을 적용하여 특징 데이터를 축소한 후 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 내용기반 특징 벡터들을 고속 학습하고 최적의 특징을 구성하도록 해마 신경망 알고리즘을 적용하여 색인 및 검색시 속도가 빠르고 정확한 검색 효과를 제공하는 것에 관한 것이다. 본 발명의 해마 신경망을 이용한 영상 검색 시스템은 감시 대상 영역에 설치되어 감시 대상을 촬영하고 인터넷망을 통하여 촬영된 감시 대상의 영상을 전송하는 적어도 하나 이상의 카메라; 및 상기 카메라로부터 전송된 상기 감시 대상의 영상을 저장하는 디스플레이를 가진 영상 검색 장치를 구비하며 상기 디스플레이는 상기 하나 이상의 카메라로부터 수신된 영상을 동시에 모니터링 하기 위한 적어도 하나 이상의 화면으로 이루어지며, 상기 영상 검색 장치는 사용자로부터 질의된 영상 검색 정보를 내용 기반의 특징값으로 검출하고 검출된 특징값과 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌 피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 내용 기반 특징 벡터를 고속 학습하고 최적의 특징을 구성하도록 해마 신경망 알고리즘을 적용하며 오랜 기간의 단기 기간을 통하여 형성된 장기 기억에 저장되어 있는 특징값을 먼저 비교하여 출력함으로서 색인 및 검색시 속도가 빠른 것을 특징으로 한다. 본 발명의 해마 신경망을 이용한 영상 검색 시스템 및 방법에 의하면, 해마 신경망 알고리즘을 적용하여 색인 및 검색시 속도가 빠르고 정확하다는 효과를 가진다. |
