Fig. 1. The traffic control system based on vehicle stop. 그림 1. 차량 정차 기반의 통행 관제 시스템
Fig. 2. License plate detection and recognition algorithm. 그림 2. 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘
Fig. 3. Korean License plate specification. 그림 3. 한국 차량 번호판 규격
Fig. 4. Affine transformation of License plate. 그림 4. 차량 번호판의 Affine 변환
Fig. 5. Non-optimal linear classifier and SVM classifier. 그림 5. 비최적 선형 분류기 및 선형 SVM 분류기
Fig. 6. Otsu and adaptive threshold. 그림 6. 외부 환경에 강인한 적응형 이진화 알고리즘
Fig. 7. Individual division of number and letter.그림 7. 숫자와 문자의 개별 영역분할
Fig. 8. Skeletonization processing result. 그림 8. 골격화 처리 결과
Fig. 9. CNN structure designed for license plate recognition. 그림 9. 번호판 인식을 위해 설계한 CNN 구조
Fig. 10. Activation function comparison graph. 그림 10. 활성화 함수 비교 그래프
Fig. 11. Pooling method comparison. 그림 11. 풀링 기법 비교
Fig. 12. Neural network using dropout method. 그림 12. 드롭아웃 방법을 이용한 신경망
Fig. 13. Experimental results of vehicle recognition and license plate detection and recognition. 그림 13. 차량 인식과 번호판 검출 및 인식 실험 결과
Fig. 14. Haar-like feature patterns. 그림 14. Haar-like feature 무늬
Fig. 15. Recurrent Neural Networks for License Plate. 그림 15. 번호판 인식을 위한 순환 신경망
Table 1. ehicle traffic control system specification. 표 1. 차량 통행 관제 시스템 사양
Table 2. License plate recognition algorithms comparison. 표 2. 번호판 인식 알고리즘들 비교
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