• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-81
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• 2007

본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.125-132
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• 2012

본 논문은 차량이 급제동으로 인해 도로 위에 생성된 스키드마크와 같이 형태가 모호하게 나타난 영상을 인식하기 위해 FE-SM/SONN을 제안하였다. FE-SM/SONN은 타이어 트레드 패턴이 뭉개져서 나타나는 스키드마크 경우, 그 패턴이 모호한 영상으로 취득된다. 이를 인식하기 위해 퍼지 이론과 트레드 패턴의 특징을 이용한 자기 조직 신경망 인식기를 통해 스키드마크를 인식하는 방법이다. 이러한 실험을 위해 48개 타이어모델과 144개 스키드마크가 사용되었고, 전체 인식율은 89%이며, 비교 분석을 위해서는 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 13.51%가 향상되었고, FE-MCBP에 비해 8.78% 향상을 보였다. 이 논문의 기대효과로는 모호한 영상의 특징을 추출하여 인식이 가능하였고, 트레드 패턴 영상이 그레이 영상으로 나타날 경우도 퍼지 이론에 의해 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.901-914
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• 2002

본 논문에서는 비디오에서 입력된 영상으로부터 내용기반 검색을 위해 자동으로 자막을 추출하여 특징 추출을 기반의 단층 연결 신경망 인식기(FE-MCBP)에 의해 자막 문자를 인식하여 영상 자막의 내용을 검출하는 방법을 제시하였다. 비디오에서 자막 추출은 먼저, 비디오에서 일정한 시간 간격으로 획득한 프레임 중에서 히스토그램 분석을 통하여 키 프레임을 찾는 과정을 수행하며, 그 다음에 각각의 키 프레임에 대하여 칼라 세그먼테이션 후 라인 검사 방법 통하여 자막 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로 추출된 자막영역에서 개별문자를 분리하였다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램을 분석 후 지역 최대값을 이용하여 세그먼테이션 후 라인 검사를 수행함으로써 처리 속도와 자막영역 검출의 정확도를 개선하였다. 비디오에서 자막 추출은 비디오 정보를 멀티미디어 데이터베이스화하는 초기 단계로 추출된 자막은 바로 문자 인식기의 입력이 된다. 또한 인식된 자막정보는 데이터베이스로 구축되며 내용기반 검색 기법에 의해 검색되도록 하였다.