Performance Evaluation of Clustering Methods of Feature Vectors in Vehicle Plate Recognition Systems based on Modular Neural Network

모듈라 신경망에 기반한 번호판 인식시스템의 특징벡터 클러스터링 방법에 따른 성능평가

  • 박창석 (금오공과대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김병만 (금오공과대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 서병훈 (금오공과대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 이광호 (국립목포대학교 컴퓨터공학교육과)
  • Published : 2003.04.01

Abstract

분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.

Keywords