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컬러 정보 및 형태학적 특징과 신경망을 이용한 차량 번호판 인식
A Car License Plate Recognition Using Colors Information, Morphological Characteristic and Neural Network 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.5 no.3, 2010년, pp.304 - 308  

조재현 (부산가톨릭대학교 컴퓨터공학과) ,  양황규 (동서대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new method of recognizing the vehicle license plate using color space, morphological characteristics and ART2 algorithm. Morphological characteristics of old and/or new style vehicle license plate among the candidate regions are applied to remove noise areas using 8-direc...

주제어

#블록 이진화   #번호판 인식  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 차량 번호판 영역의 에지를 이용하여 번호판 영역을 검출하는 방법은 속도면에서는 빠를지 모르나 그림자나 번호판의 훼손 등과 같은 이유가 있을 경우 번호판 검출이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 정확도를 향상시키기 위하여 번호판의 고유특징 중 하나인 컬러공간을 이용하여 번호판 영역을 제안한다[2].
  • 본 논문에서는 RGB 컬러 공간을 이용하여 녹색 번호판 영역을 추출하고 블록 이진화를 이용하여 흰색 번호판 영역을 추출하는 신․구 번호판의 추출 및 인식 방법을 제안하였다. 차량의 전면부 영상에 대하여 RGB 컬러 공간의 R과 G값의 크기를 이용하여 녹색 번호판 차량의 후보영역을 추출하였다.

가설 설정

  • ① 번호판의 가로 넓이가 세로 넓이보다 길다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ART1과 비교하였을 때 ART2 알고리즘의 장점은 무엇인가? ART2 알고리즘은 입력 패턴에 대한 목표치가 없이 군집화가 가능한 비지도 학습이며 비교적 빠른 시간 내에 군집화가 가능하고 동적으로 클러스터의 생성이 가능하다는 특징이 있다. 또한 경쟁 학습의 약점인 안정성을 보강한 모델이며, 이진 패턴만 처리 가능한 ART1과 달리 아날로그 입력패턴 처리가 가능한 장점이 있다[6].
ART2 알고리즘의 특징은 무엇인가? ART2 알고리즘은 입력 패턴에 대한 목표치가 없이 군집화가 가능한 비지도 학습이며 비교적 빠른 시간 내에 군집화가 가능하고 동적으로 클러스터의 생성이 가능하다는 특징이 있다. 또한 경쟁 학습의 약점인 안정성을 보강한 모델이며, 이진 패턴만 처리 가능한 ART1과 달리 아날로그 입력패턴 처리가 가능한 장점이 있다[6].
기존의 번호판 영역을 검출하는 방법의 단점은 무엇인가? 기존의 차량 번호판 영역의 에지를 이용하여 번호판 영역을 검출하는 방법은 속도면에서는 빠를지 모르나 그림자나 번호판의 훼손 등과 같은 이유가 있을 경우 번호판 검출이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 정확도를 향상시키기 위하여 번호판의 고유특징 중 하나인 컬러공간을 이용하여 번호판 영역을 제안한다[2].
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참고문헌 (6)

  1. 이병원, "차량의 종류와 자동차 번호판 인식을 위한 영상처리 알고리즘 개발", 공학석사 학위논문, pp. 1-50, 2000. 

  2. 김광백, 우영운, 박충식, "HSI 정보와 퍼지 이진화 및 ART2 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판의 인식," 한국해양정보통신학회논문지, 11권 5호, pp. 1004-1012, 2007. 

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  3. 김광백, 조재현, " 퍼지 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템," 한국컴퓨터정보학회논문지, 12권 5호, pp. 313-319, 2007. 

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  4. K. B. Kim, S. Kim, "Hierarchical Recognition of English Calling Card by Using Multiresolution Images and Enhanced Neural Network," Lecture Notes in Artificial Intelligence, LNAI 3801, Springer, pp. 785- 792, 2005. 

  5. 강무진, 강혜민, 우영운, 김광백, "지능형 차량 번호판 인식 시스템," 한국해양정보통신학회 춘계종합학술대회 논문집, 12권, 1호, pp. 337-342, 2008. 

  6. 김광백, 우영운, 김주성, "개선된 ART2 알고리즘을 이용한 자가 질병 진단 시스템," 한국해양정보통신학회논문지, 11권, 11호, 2150-2157, 2007. 

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