• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.195-200
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• 2001

본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.667-674
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• 2004

Extraction of texts from images is a fundamental and important problem to understand the images. This paper suggests a text region verification method by statistical means of stroke features of the characters. The method extracts 36 dimensional features from $16\times16$sized text and non-text images using wavelet transform - these 36 dimensional features express stroke and direction of characters - and select 12 sub-features out of 36 dimensional features which yield adequate separation between classes. After selecting the features, SVM trains the selected features. For the verification of the text region, each $16\times16$image block is scanned and classified as text or non-text. Then, the text region is finally decided as text region or non-text region. The proposed method is able to verify text regions which can hardly be distin guished.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.11
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• pp.61-68
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• 2018

In this paper, we propose a method of character detection by analyzing image enhancement and character type to detect characters in natural images that can be acquired in everyday life. The proposed method emphasizes the boundaries of the object part using the unsharp mask in order to improve the detection rate of the area to be recognized as a character in a natural image. By using the boundary of the enhanced object, the character candidate region of the image is detected using Maximal Stable Extermal Regions (MSER). In order to detect the region to be judged as a real character in the detected character candidate region, the shape of each region is analyzed and the non-character region other than the region having the character characteristic is removed to increase the detection rate of the actual character region. In order to compare the objective test of this paper, we compare the detection rate and the accuracy of the character region with the existing methods. Experimental results show that the proposed method improves the detection rate and accuracy of the character region over the existing character detection method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.174-177
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.342-345
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• 2002

차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.705-711
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• 2011

This paper proposes an effective algorithm of license plate recognition for industrial applications. By applying Canny edge detection on a vehicle image, it is possible to find a connected rectangular, which is a strong candidate for license plate. The color information of license plate separates plates into white and green. Then, OTSU binary image processing and foreground neighbor pixel propagation algorithm CLNF will be applied to each license plates to reduce noise except numbers and letters. Finally, through labeling, numbers and letters will be extracted from the license plate. Letter and number regions, separated from the plate, pass through mesh method and thinning process for extracting feature vectors by X-Y projection method. The extracted feature vectors are compared with the pre-learned weighting values by backpropagation neural network to execute final recognition process. The experiment results show that the proposed license plate recognition algorithm works effectively.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.3 no.1
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• pp.85-95
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• 1996

본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.4
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• pp.479-488
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• 2002

In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.10
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• pp.3155-3163
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• 2000

In the recognitionsystem of car license plate, it is very important to extract the character from the license plate and recognize the extrated character. In this paper, I use the adaptive algorithm to recognize the charactor of licensse plate image. The adaptive algorithm is compounded of thinning algorithm template matching,algarthm, vector algorithm and so on. The adaptive algorithm was used to recognize the character from license image. In the result of expenment, character recognition is about up to 90% with the adaptive algorithm for the character region.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.245-248
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.