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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.23 no.4, 2019년, pp.1337 - 1342
(Dept. of E. E. Engineering, Hongik University) , 연승호 (Dept. of E. E. Engineering, Hongik University) , 김재민 (Dept. of E. E. Engineering, Hongik University)
The Automatic Korean license plate recognition (AKLPR) is used in many fields. For many applications, high recognition rate and fast processing speed of ALPR are important. Recent advances in deep learning have improved the accuracy and speed of object detection and recognition, and CNN (Convolution...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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ALPR이란? | 자동 번호판 인식(ALPR)은 주차 제어, 주차 위치 확인, 도로 교통 관리 등과 같은 많은 분야에서 사용된다. 이러한 다양한 어플리케이션에서 ALPR은 높은 인식률과 빠른 처리 속도가 중요하다. | |
R-CNN의 단점을 보완한 방법은? | 우선 R-CNN이 발표되었으나늦은 처리 속도가 단점이다. 이러한 연산 처리 속도문제를 해결하기 위한 방법으로 faster R-CNN, YOLO v1, SSD, YOLO v2, YOLO v3 등이 발표되었다. 또한 인식률의 향상을 위하여 다양한 CNN 구조가 발표되고 있으며, 최근 들어 ResNet, RetinaNet등이 발표되었다([1]-[8]). | |
CNN기반 객체 검출 및 인식의 구성은? | CNN기반 객체 검출 및 인식은 CNN을 이용한 특징을 추출하는 추출부(convolution layer)와 추출된 특징을 이용한 분류기(classifier)로 구성되며,대부분의 연산 시간은 특징 추출부에서 소모되고있다. ALPR를 두 단계로 나누어 CNN을 적용하는대신, 하나의 공통 특징 추출부와 두 개의 분류기를 사용하여 동시에 번호판 추출과 문자 인식을 수행한다면 연산 시간을 대폭 줄일 수 있다. |
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, "Faster R-CNN: Towards Real-time Object Detection with Region Proposal Networks," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.39, No.6, pp.1137-1149, 2017. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031
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J. Redmon and A. Farhadi, "Yolo9000: Better, Faster, Stronger," Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.6517-6525, 2017. DOI: 10.1109/CVPR.2017.690
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.770-778, 2016. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90
T. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollar, "Focal Loss for Dense Object Detection," Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.2999-3007, 2017.
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L. Rayson, E. Severo, L. A. Oliveira, G. R. Goncalves, W. R. Schwartz, and D. Menotti, "A Robust Real-Time Automatic License Plate Recognition Based on the YOLO Detector," 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp.1-10, 2018. DOI: 10.1109/IJCNN.2018.8489629
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