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문제 정의
- 또한 번호판의 사전지식을 이용하여 분리하는 방법은 계산량이 많아 처리속도가 매우 느려 전체 시스템의 속도저하를 초래하는 커다란 원인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 번호판 영역의 문자 배열 특성과 대상 블록의 누적분포를 병합한 방법을 사용하여 계산량을 줄이고, 영역화의 정확도를 높이고자 한다.
- 본 논문에는 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 이진화 방법과 이진화된 번호판 영역에서 각각의 문자를 정확하게 영역화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘을 바탕으로 시스템을 구현하여 실험한 결과 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며 환경의 변화에도 비교적 잘 적응함을 알 수 있었다.
- 본 논문에서는 문자의 영역화를 위한 전처리 단계로써 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 이진화 방법을 제안하고, 이진화된 번호판 영역에서 각각의 문자를 정확하게 영역화 할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 또한 이렇게 추출된 각각의 문자는 신경회로망에 입력하기 위해 15x20 픽셀로 정규화한 후 ART2(Adaptive Resonance Theory)를 이용하여 인식하게 된다.
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