현재 카메라로 입력된 문자 영상 처리를 위한 기술 개발이 국내외에서 활발히 이루어지고 있으나 낮은 정확도나 처리시간이 많이 걸리는 문제점 등으로 실용화 비율은 현저히 낮다. 본 논문에서는 휴대단말기 카메라에서 얻은 영상으로 기하학적 정보를 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 휴대폰 영상의 낮은 해상도와 부족한 명암대비, 각도 차이 등을 고려한 전처리 작업 수행 후 투영에지 누적 계산을 통해 추출된 번호판 영역에서 체인코드와 Thickness 정보를 이용하여 문자를 인식한다. 제안된 알고리즘은 기존의 차량 번호판 인식 알고리즘의 문제점과 휴대단말기 영상 처리라는 점 등을 고려하여 가볍고 처리 시간을 단축시켰으며, 실험 결과 95%의 문자 인식 성공률을 얻었다. 향후 연구로 원거리 영상이나 모션블러가 가미된 영상에서의 번호판 인식 알고리즘을 모색할 예정이다.
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.
본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.
Up to the present studies of the car number recognition system, it is generally known to have serious problems such as relatively long processing time due to the excessive length of data extracted from the number plate based on the current image characteristics, and the image blurring with the physical damage of the brightness and darkness signals of the number plate caused by external impulses with many difficulties in the extraction of the highlighted numbers. In this Paper we used the characteristics firstly having a constant brightness of number plate, and a high density to the horizontal axis, and the influences of highlighted signal could be reduced by making reflections less through the polarized filter on the camera for any highlighted signal. For the more, the data processing time and the noise reduction are effectively implemented by using the wavelet transform of time-space scale with the considerations on the physical loss and processing time.
In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
The readability and the visuability are very significant when the letters or figures are displayed as static visual information. Not only is the beauty of the body type character(small letters) important but the display type character(large letters) should also be read easily, quickly and precisely. The issue regarding the readability in terms of perception of information has been raised continuously for all kinds of small signage and billboard, etc., which are written in display type within our everyday life. Among the various kinds of small signage and billboards the car licence plate is well known. Among all the possible factors that would have made an impact on the readability of licence plate, this paper focused on the effects of arrangement of character(letters and figures) and contrast of colors for the readability of licence plate using the within-subject analysis. The statistical analysis results in error reading rate, the character arrangement were significant but the color contrast(green/white, white/green, blue/white, white/blue, black/yellow) was not, No interaction was found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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