• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.13 no.4
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• pp.49-54
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• 2014

This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.2
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• pp.262-266
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• 2010

Recognizing a license plate of a vehicle has widely been issued. In this thesis, firstly, mean shift algorithm is used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate. We then present an approach to recognize a vehicle's license plate using the Fuzzy ARTMAP neural network, a relatively new architecture of the neural network family. We show that the proposed system is well to recognize the license plate and shows some compute simulations.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.811-815
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• 2005

최근 선진 각국에서는 시각장애인을 위한 인공 망막 모델구현을 위한 연구가 매우 활발히 진행 중이다. 인공 망막의 여러 기법중 시각피질자극에 의한 방법은 망막손상과 시신경 손상 환자에게 적용할 수 있도록 시피질을 자극한다. 그러나 이 방법은 시각자극전달의 중간단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 시각피질자극방법에 기반하여 인간시각처리와 유사하게 영상의 압축방법을 부과함으로써 세포의 특성을 고려한 모델을 나타낸다. 실험 데이터로는 자동차 번호판 숫자들이며, 인식기는 SOM을 사용하였다. 실험결과, 제안된 인식모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.503-506
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• 2011

최근 다양하게 등장하고 있는 운전자를 위한 보조 장치 중 운전자의 주차를 위해 사용되는 장치들 중 하나인 차량용 카메라는 주로 차량 후방의 번호판 위에 주로 위치하여 운전자의 주차에 도움을 주는 역할에 사용이 되고 있다. 최근에는 이러한 카메라를 이용하여 전 후방 및 좌 우측을 모두 보여주기 위한 AVM(Around View Monitor) 시스템이 개발되었다. 그러나 다수의 카메라를 사용하는 AVM시스템에서 운전자에게 통합된 영상을 제공하기 위해서는 카메라의 방사왜곡보정과 호모그래피(Homography) 알고리즘을 통해 정합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 호모그래피 과정에서 결과 영상의 품질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법을 구현하여 기존의 8DOF(Degree of Freedom)을 사용한 방법과 결과 영상의 품질을 비교함으로써 개선된 영상을 제공할 수 있음을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.225-227
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• 2010

최근 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술의 중요성이 인식되면서 다양한 분야의 서비스에 기술 도입사례가 등장하고 있다. AR에 있어 마커 검출 기술은 가장 기본이 되는 중요한 기술이다. 하지만 마커 기반의 증강현실 시스템은 그 오차가 매우 크고 이로 인해 센서정보와 같은 다양한 보조적 정보를 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 마커사용의 한계를 극복하기 위한 마커리스 트래킹(Markerless Tracking Technology)기술을 연구 하여 실시간 영상에서 목표로 하는 사물을 추적하여 증강현실 서비스로 도입하기 위한 시스템은 설계하였다. 본 시스템은 기존에 도입된 명함 분석, 자동차 번호판 인식 등 제한된 서비스의 한계를 극복하고 보다 다양한 연구 분야에 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.879-881
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• 2014

A method is proposed to achieve improved number plate detection for mobile devices by applying a two-step convolutional neural network (CNN) approach. Supervised CNN-verified car detection is processed first. In the second step, we apply the detected car regions to the second CNN-verifier for number plate detection. Since mobile devices are limited in computing power, we propose a fast method to detect number plates. We expect to use in the field of intelligent transportation systems (ITS).

• The Korean Journal of Legal Medicine
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• v.39 no.4
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• pp.115-119
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• 2015

We investigated event-related potentials (ERPs) to estimate the accuracy of eyewitness memories. Participants watched videos of vehicles being driven dangerously, from an anti-impaired driving initiative. The four-letter license plates of the vehicles were the target stimuli. Random numbers were presented while participants attempted to identify the license plate letters, and electroencephalograms were recorded. There was a significant difference in activity 300-500 milliseconds after stimulus onset, between target stimuli and random numbers. This finding contributes to establishing an eyewitness recognition model where different ERP components may reflect more explicit memory that is dissociable from recollection.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.132-133
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• 2014

최근 범죄 예방에 대한 관심도가 높아져 가고 있고, 이러한 요구사항을 수용한 다양한 모바일 앱이 제시되고 있다. 본 논문은 택시 범죄를 예방하고 승객의 안전 관리를 위한 모바일 앱의 설계를 제안한다. 제안하는 모바일 앱은 비전기반 증강현실을 이용하여 택시 번호판 조회 기능을 제공하고 GPS 위치 정보를 활용하여 길 안내 및 예상 경로 안내 서비스를 제공한다. 이를 통해 승객의 안정성과 편의성을 증대하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.792-794
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• 2014

Character recognition is an image processing technique for obtaining the character information such as documents and automobile license plate and for this edge detection methods are commonly used. The previous edge detection methods are mostly applying the weighted value mask on the image and because it applies the same mask to the entire areas of the image, the processing results are somewhat insufficient. Therefore, this paper has proposed an edge detection algorithm by applying the weighted value mask considering the distribution and location of pixels to be suitable for the character recognition.