본 논문에서는 임의의 피보나치 트리에 에지번호매김을 하여 피보나치 수들의 집합 {$F_k|k\;{\geq}\;2$}, {$F_{2k}|k\;{\geq}\;1$} 그리고 {$F_{3k+2}|k\;{\geq}\;0$}인 세가지 경우의 에지번호 집합을 얻는 7가지의 에지번호매김방법들을 제안한다. 이러한 에지번호들의 집합은 상호연결망의 일종인 원형군의 설계시 점프열로 사용할 수 있으므로 망척도 중 하나인 분지수를 결정한다.
본 논문에서는 이항트리의 2-에지번호매김에서 선형적 에지번호매김 방법, 변형된 에지번호매김 방법 그리고 혼합형 에지번호매김 방법들을 제안한다. 이러한 연구결과는 최대 연결도를 갖는 신뢰성이 높은 상호연결망의 일종인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열(jump sequence)로 에지번호들을 사용하면 이항트리를 스패닝 트리로 갖고 최적방송이 가능한 다양한 위상들을 설계할 수 있다.
본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.
본 논문에서는 이항트리에서의 선형적 에지번호매김방법과 변형된 에지번호매김방법을 제안한다. 이러한 연구결과는 최대 연결도를 갖는 신뢰성이 높은 상호연결망의 일종인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열(jump sequence)로 에지번호들을 사용하면 이항트리를 스패닝 트리로 갖고 최적방송이 가능한 위상설계를 할 수 있다.
기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 문자가 가지고 있는 특성을 이용하여 에지 투영을 기반으로 자동차 번호판 영역을 추출하는 기법을 제안하였다. 차량의 번호판 영역을 추출하기 위하여, 바탕과 문자부분의 명암비가 매우 크다는 점을 이용한다. 또한, 에지영상을 바탕으로 투영기법을 적용하여 문자 영역을 추출한다. 특히, 새로운 번호판 규격은 가로방향으로 많은 수의 숫자를 가지기 때문에 가로 방향으로 투영된 데이터는 일정한 폭의 누적 값을 가지며, 이러한 점을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 또한 세로방향의 경우 형태 정합에 의해 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 특히, 새로운 번호판 규격에 더욱 효과적이다. 본 알고리즘에 대한 모의실험 결과에서, 여러 가지 번호판에 대해 90% 성공률을 나타냄을 보여준다.
최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 기존의 연구들이 수평/수직 에지와 번호판의 기하학적 성질을 이용하였고, 현재는 칼라 성분을 이용하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 에지 정보나 칼라 정보로 번호판을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 그래프 임베딩 문제와 관련된 이항트리에서의 Q-에지 번호매김 방법을 제안한다. 이러한 연구결과는 신뢰성이 높은 통신망을 설계하는 최적화 문제인 "n 개의 노드와 e 개의 에지를 가지면서 연결도가 최대인 그래프를 구성하라."를 해결한 Harary 그래프의 일반화인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열로 Q-에지번호들을 이용하면 연결도가 최대인 신뢰성이 높은 새로운 상호연결망(interconnection networks)의 위상을 설계할 수 있다. 그리고 이러한 위상은 이항트리를 스패닝 트리로 가지므로 최적방송이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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