• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.151-154
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• 2000

차량 번호판 영상을 안정적으로 추출하여 인식하는 방법에는 여러 가지 땅법들이 제시되어 왔다. 기존의 연구들은 번호판 영역 추출에는 높은 성공률을 보이고 있으나 상대적으로 문자 인식의 성공률이 그에 미치지 못해서 전체적인 인식 성공률에 저하를 가져오는 경우가 대부분 이었다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 입력 영상의 밝기 보정과 번호판 영역을 추출하고 N4M (Normalized 4 - Mash)을 적용하여 문자인식 처리 시간을 단축시키고 인식글을 향상시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.437-442
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• 2005

본 연구에서는 칼라정보와 주성분분석법(principal component analysis : PCA)를 이용한 차량 번호판 인식시스템을 구성하였다. 먼저 입력된 차량 영상에서 번호판의 형태적 특징과 녹색 칼라 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였으며, 추출된 번호판내의 문자 및 숫자의 위치적 특징을 이용하여 번호판의 종류(구형, 신형, 최신형)를 구분하였다. 이렇게 추출되고 구분된 번호판은 문자의 상대적 위치정보와 수평 및 수직 투영 정보를 함께 이용하여 각각의 문자영역을 분리 추출하였다. 추출된 문자영역은 주성분분석법을 이용하여 고유벡터를 추출한 후 문자 인식에 사용하였다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 시간대 환경에서 촬영된 주행 중인 자동차 320대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하였으며 높은 번호판 추출률과 번호판종류 구분률 그리고 문자 인식률을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.369-374
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• 2002

본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 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 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-81
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• 2007

본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1515-1524
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• 2008

본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-48
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• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권1호
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• pp.66-81
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• 2021

저자는 "대한영상의학회 용어위원회" 위원장을 맡으면서 "대한의사협회 용어위원회" 위원 및 대한의사협회의 "제6판 의학용어집" 발간을 위한 "의학용어실무위원회" 위원으로 2015년 7월부터 2020년 1월까지 "제6판 의학용어집" 개정 발간을 위한 작업에 참여하였다. 이번 "제6판 의학용어집"의 용어 개정 작업에 참여한 경험을 바탕으로 그동안 한글의학용어와 영상의학과의 명칭의 변화에 대한 특별기고문을 작성하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.149-158
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• 2004

본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.17-20
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• 2019

번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.