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[국내논문] 중국 자동차 번호판 인식
Recognition of Chinese Automobile License Plates 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.14B no.2, 2007년, pp.81 - 88  

안영준 (국방과학연구소) ,  위규범 (아주대학교 정보 및 컴퓨터공학부) ,  홍만표 (아주대학교 정보 및 컴퓨터공학부)

초록
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도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We implement automobile license plates recognition system. These days automobile license plate recognition systems are widely used for tracing stolen cars. managing parking facilities, ticketing speeding cars, and so on. Recognition systems largely consist of three parts plates extraction, segments ...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 고려하여 CCTV에서 촬영된 중국 자동차 번호판을 대상으로 잡음에 강하면서도 빠른 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음의 영향을 최소로 줄이기 위해 가로선의 특징을 나타내는 run length를 이용하여 문자 세그먼트를 추출한 후, 표준 패턴간의 차이를 통해 만든 비교 템플렛을 사용해 인식을 한다.
  • 때문에 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 논문에서는 잡음에 강하면서도 빠르게 기울기를 알아내기 위해 영상의 가로선 만을 추출하는 필터를 사용하여 그 기울기를 측정하였다.

가설 설정

  • 3. 작은 잡음을 제거한다.
  • 1) 첫 번째 세그먼트는 항상 한자이다.
  • 3) 일련번호 부분에서 숫자 세그먼트 이후에는 계속해서 숫자 만 나온다.
  • 2. 한 라인의 연속되는 전경 화소 및 배경 화소의 길이를 각각의 run 이라고 부를 때, 다음과 같은 경우가 발생하는 경우에 멈준다.
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참고문헌 (12)

  1. 김도현, 강민경, 차의영. '기울기 보정과 블록 분할 합병을 통한 문자 추출', 한국정보과학회 가을학술발표논문집. 제 28 권 제 2 호, pp.424-426, 2001 

  2. T. Naito, 'License plate recognition method for inclined plates outdoors', Proceedings of the International Conference on Information Intelligence and Systems, pp.304-312, 1999 

  3. M.J. Ahmed, M. Sarfraz, A. Zidouri, W.G. Al-Khatib, 'License plate recognition system', Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, pp.898 - 901, 2003 

  4. C.A. Rahman, W. Badawy, A. Radmanesh, 'A Real Time Vehicle's License Plate Recognition System', IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, pp.163-166, 2003 

  5. J. Barroso, E.L. Dagless. 'Number plate reading using computer vision', IEEE International Symposium on Industrial Electronics. 1997 

  6. M. Maged, M. Fahmy, 'Automatic number plate recognition: neural network approach', Proceedings of Vehicle Navigation and Information Systems Conference, pp.88-101, 1994 

  7. 이평원, '차량 종류와 자동차 번호판 인식을 위한 영상처리 알고리즘 개발', 석사학위논문, 서울시립대학교, 2000 

  8. V. Seetharaman, A. Sathyakhala, N.L.S. Vidhya, P. Sunder,'License plate recognition system using hybrid neural networks', Proceedings of NAFIPS, pp.363-366, 2004 

  9. 김광백, 전지애, 차의영, '신경 시스템에 의한 오류 역전파 학습의 학습 속도 및 지역최소화 해결 방안', 대한전자공학회 종합학술대회 논문집, pp.592-601, 1992 

  10. 김영주, 김광백 '동적인 임계화 방법과 개선된 학습 알고리즘의 신경망을 이용한 차량 번호판 인식', 정보처리학회 논문지, 제 9-B 권 제 1 호, pp.119-128, 2002 

  11. http://www.wordiq.com/definition/License_plate_of_China 

  12. J.R. Parker, Algorithms for image processing and computer vision, Wiley Computer Publications, 1997 

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