The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology (한국정보전자통신기술학회논문지)
- Volume 6 Issue 1
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- Pages.6-17
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- 2013
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- 2005-081X(pISSN)
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- 2288-9302(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Recognition of Both of PCA and LAD Using Types of Vehicle Plate
PCA와 LDA을 이용한 차량 번호판 통합 인식에 관한 연구
- Lee, Jin-Ki (Kwandong University) ;
- Kim, Hyun-Yul (Kwandong University) ;
- Lee, Seung-Kyu (Kwandong University) ;
- Lee, Geon-Wha (Kwandong University) ;
- Park, Yung-Rok (Kwandong University) ;
- An, Ki-Nam (Kwandong University) ;
- Bae, Cheol-Su (Kwandong University) ;
- Park, Young-Cheol (Kwandong University)
- 이진기 (관동대학교) ;
- 김현열 (관동대학교) ;
- 이승규 (관동대학교) ;
- 이건화 (관동대학교) ;
- 박영록 (관동대학교) ;
- 안기남 (관동대학교) ;
- 배철수 (관동대학교) ;
- 박영철 (관동대학교)
- Received : 2012.12.18
- Accepted : 2013.01.28
- Published : 2013.03.30
Abstract
Recently, the color of vehicle license plate has been changed from green to white. Thus the vehicle plate recognition system used for parking management systems, speed and signal violation detection systems should be robust to the both colors. This paper presents a vehicle license plate recognition system, which works on both of green and white plate at the same time. In the proposed system, the image of license plate is taken from a captured vehicle image by using morphological information. In the next, each character region in the license plate image is extracted based on the vertical and horizontal projection of plate image and the relative position of individual characters. Finally, for the recognition process of extracted characters, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) are sequentially utilized. In the experiment, vehicle license plates of both green background and white background captured under irregular illumination conditions have been tested, and the relatively high extraction and recognition rates are observed.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
Keywords
- Vehicle Licenese Plate;
- Local Normalization;
- Otsu's Binarization;
- Intensity Variation PCA(Principal Component Analysis);
- LDA(Linear Discriminant Analysis)