The Detection of Slanted Car License Plate Region

기울어진 차량 번호판 영역의 검출

This paper proposes a method of the car license plate recognition from digital camera image. Lots of technology advancement has been accomplished for the least several years. The key issue for recognition rate improvement has been the extraction of correct area on the plate. In the previous studies, the information from an edge or an color on a plate hasn't been used but some declination also taken into account in most cases due to the difficulty of area extraction on a tilted plate The proposed method focuses on transforming a slant plate image to the normalized form to be recognized. It shows good robustness on situations defined by a variety of locations, slants and heights of the license plate, because it detects the edge of license plate by using both the color information and linear regression method. The computer simulation shows that the proposed method records 92％ detection rates of license plate and can recognize characters of slant plate with about 50 degrees.

본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.