• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.213-216
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• 2005

자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.257-264
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• 2005

사회가 발전하면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 둥을 해결하는데 자동차의 인식 기술이 중요하기 때문에 이에 관련된 번호판 인식이나 교통량 측정에 관한 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 주행차량의 제조회사와 차량 모델을 인식하는 방법을 제시하였다. 차종의 인식은 차량 전면부 영역의 질감을 이용하여 인식하였다. 번호판 상단의 라디에이터 영역에서 질감 특징자를 추출하여 신경망을 통한 차종별 학습을 시켜서 인식을 시도하였다. 제안 알고리즘에서 차종의 정인식은 $93.7\%$, 이종차량의 감별은 $99.7\%$로 양호하게 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.99-107
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• 2009

본 논문에서는 자동차 번호판 숫자의 특징을 추출하기 위해 강화된 독립성분분석(independent component analysis)의 혼합모델을 제안한다 독립성분분석은 고차 통계적 특성만을 이용하기 때문에 고차 통계적 특성과 숫자 종류별 상관관계에 대한 특성을 고려하지 못한다. 이러한 독립성분분석의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 주성분분석(principle component analysis)과 선형판별분석(linear discriminant analysis)을 조합한 혼합 모델 형태의 독립성분분석을 제안한다. 실험 결과, 제안된 혼합 모델은 독립성분분석이나 다른 혼합 모델들보다 특징 추출과 인식에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1167-1174
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• 2006

자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.405-407
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• 1997

본 논문은 자동차 번호판 용도문자를 인식하개 위한 전처리 과정으로써 웨이브릿 변환을 적용한 연구에 관해 기술한다. 웨이브릿 변환에 의하여 여과된 고주파 대역의 영상은 수평방향, 수직방향, 대각선 방향의 윤관석 형태로 세 개의 대역에 존재하게 되는데, 대상영상이 고주파 대역의 에너지량이 적게 나타나는 반면에 저주파 대역의 에너지량은 크므로 용도문자의 인식 과정에서 저주파 대역 부분만을 이용하였다. 저주파 대역에서 $20{\times}20$크기의 영상을 추출하고 영상을 정규화 하여 오츠알고리즘을 통한 이치화 과정을 거친 다음 역전파 신경망으로 인식함으로써 기존의 단순축소 방법보다 향상된 결과를 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 전자공학회지
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• 제15권1호
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• pp.106-113
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• 1988

현재 필자가 소속하고 있는 연구실에서는, 컴퓨터 아니메이숀, 컴퓨터 그래픽, 화상처리, 인공지능에 관한 연구등을 하고 있다. 본고에서는 화상처리에 관한 연구중에서, 본 연구실에서 최근에 발표한 컴퓨터 비죤에 관계있는 각종의 도로 정보처리에 관한 연구에 대해서 소개한다. 우선, 화상처리의 수법을 이용한 자동조종의 연구로서, 고속도로에서의 선행차의 자동동정에 관한 연구와 하프변환을 이용한 차량번호판 추출에 관한 연구에 대해서 소개한다. 다음에 도로망 지도처리에 관한 연구로서, 차재형 자동항법 시스템의 개요에 관한 소개와 최단시간 경로에 관한 연구, 도로지도의 자동판독에 관한 연구에 대해서 소개한다. 가까운 미래에, 점점 자동차의 자동화가 추진되고, 인공위성을 이용해서 자동차의 현재 위치를 정확하게 파악할 수 있게 되면, 본고에서 소개하는 연구들이 보다 중요한 의미를 가지게 되리라 생각한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.655-661
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• 2017

입력되는 정지 또는 동영상에 포함된 문자 정보는 영상의 내용을 대표하는 주요한 핵심 정보를 제공할 수 있기 때문에 다양한 종류의 영상 데이터를 분석하여 영상 내에 포함된 문자 영역들을 정확하게 추출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 문자 영역만을 정확하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용하여 문자의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 추출된 문자의 후보 영역들로부터 비 문자 영역들을 제외하고 실제적인 문제 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 영상으로부터 기존의 방법보다 문자 영역들을 2.1% 보다 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 문자 영역 검출 방법은 상점의 간판 인식, 자동차의 번호판 인식 등과 같은 멀티미디어 및 영상 처리와 관련된 실제 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-7
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• 2003

본 연구는 영상처리에 의한 문자인식에 관한 연구로써 기존의 AGV(Automated Guided Vehicle)가 가이드라인으로 사용하는 마그넷테이프나 전기와이어 등을 사용하지 않고 칼라테이프를 가이드라인으로 사용하였다. AGV는 주어진 경로를 따라 주행하는 것과 목적지를 판별할 수 있는 마크나 숫자 등 표식을 인식하여 정지 동작을 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 AGV가 정지할 때 사용되는 마크는 자동차 번호판과 같은 폰트, 같은 크기의 청색숫자를 사용하였다 복도 환경에서 황색 주행라인과 청색의 숫자 마크를 설치하고 Color 특성만을 추출하여 라인을 탐색하여 주행하면서 DP패턴 매칭으로 숫자를 100％ 인식하여 일시적으로 정지하는 영상처리 기법과 AGV주행결과를 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1172-1179
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• 2015

A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.