Extracting Of Car License Plate Using Motor Vehicle Regulation And Character Pattern Recognition

차량 규격과 특징 패턴을 이용한 자동차번호판 추출

Extracting of car licens plate is important for identifying the car. Since there are some problems such as poor ambient lighting problem, bad weather problem and so on, the car images we distorted and the tar license plate is difficult to be extracted. This paper proposes a method of extracting car license plate using motor vehicle regulation. In this method, some features of car license plate according to motor vehicle regulation such as color information, shape are applied to determine the candidate of car license plates. For the result of recognition by neural network, the candidate which has characters and numbers patterns according to motor vehicle regulation is certified as license-plate region. The results of the experiments with 70 samples of real car images shoe the performance of car license-plate extraction by 84.29%, and the recognition rate is 80.81%.

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.