• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.610-612
• /
• 2003

일상 생활에서 자동차의 수가 증가함에 따라 최근 자동차 번호판을 자동으로 인식하는 시스템이 다양한 곳에서 이용되고 있다. 일례로 공항이나 아파트 단지에서 자동으로 문을 개폐해주는 시스템을 도입하고 있다. 기존에 주차권을 통한 개폐기와의 차이점 달려오던 자동차가 일정 속도만 유지하면 자동으로 번호를 인식하는 점이다. 또한 번호판을 통해 정확한 자동차에 대한 정확한 정보를 관리할 수 있다. 이러한 시스템을 위해서 자동차 번호판 영역의 정확한 추출이 필요하다. 본 논문은 자동차 번호판 영역을 RGB영역으로 인식하던 시스템에 수직, 수평 선분을 포함하여 기존에 RGB영역으로 인식하던 시스템의 단점을 보완하고 더 나은 인식시스템 구현하고 실험 하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.273-276
• /
• 2000

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자인식 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨케이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 자동차 검출율은 100%, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식율은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 94.7%이며 처리 시간은 약 1초 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.328-330
• /
• 2001

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.459-462
• /
• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.174-177
• /
• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2014.01a
• /
• pp.55-57
• /
• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 직선검출법, 모폴로지에 의한 검출법을 사용하지 않고, Blob 레이블링 기법을 이용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. ITS분야에서 가장 중요한 요소라 할 수 있는 자동차 번호판 인식은 자동화된 차량 관리 시스템 구성에 필수적인 요소로 요구된다. 또한, 자동차와 관련된 정보는 직, 간접적으로 높은 중요도를 가지고 있으며, 자동차와 관련된 정보가 이용되는 영역은 교통관리, 교통량분석, 자동 요금 징수 시스템, 자동차 위법 단속 등 응용범위가 나날이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 Blob 레이블링 기법을 이용하였으며, 번호판 인식을 위한 영상 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화된 영상을 사용하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.7 no.10
• /
• pp.3155-3163
• /
• 2000

In the recognitionsystem of car license plate, it is very important to extract the character from the license plate and recognize the extrated character. In this paper, I use the adaptive algorithm to recognize the charactor of licensse plate image. The adaptive algorithm is compounded of thinning algorithm template matching,algarthm, vector algorithm and so on. The adaptive algorithm was used to recognize the character from license image. In the result of expenment, character recognition is about up to 90% with the adaptive algorithm for the character region.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.245-248
• /
• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.12 no.7
• /
• pp.1278-1290
• /
• 2008

This paper proposes a preprocessing method and a neural network based character recognizer to enhance the overall performance of the license plate recognition system. First, plate outlines are extracted by virtual line matching, and then the 4 vertexes are obtained by calculating intersecting points of extracted lines. By these vertexes, plate image is reconstructed as rectangle-shaped image by bilinear transform. Finally, the license plate is recognized by the neural network based classifier which had been trained using delta-bar-delta algorithm. Various license plate images were used in the experiments, and the proposed plate normalization enhanced the recognition performance up to 16 percent.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.87-91
• /
• 2003

In this paper, a rotation invariant fingerprint identification system is implemented using the circular harmonic filter and phase only correlator. We extracted the phase component from input fingerprint image and correlate it with the circular harmonic filter of the reference fingerprint image by POC. The input image is obtained using a prism operating in the internal full reflection mode. Then the input image is transformed to two dimensional Fourier spectrum in optical way and the phase component is extracted using a digital system from the spectrum. Because composed of the optical system and digital algorithm, the proposed system has the advantages of the two technologies such as realtime parallel processing property of the optics and the flexibility of the digital system.