한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
번호판 정규화에 의한 인식 성능 향상 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Recognition Performance Enhancement by License Plate Normalization |
| 저자(Author) |
김도현
강민경
차의영
Do-Hyeon Kim
Min-Kyung Kang
Eui-Young Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 12 NO. 07 PP. 1278 ~ 1290 (2008. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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.
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| 키워드(Keyword) |
자동차 번호판 인식 시스템
번호판 정규화
번호판 기울기 보정
Delta-bar-delta 알고리즘
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