• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.139-142
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• 2000

자동차 번호판 일련번호를 인식하는 과정에서 차량이미지는 예상치 못할 정도로 복합적인 문제를 많이 포함하고 있다. 번호판 주위환경에서의 다양한 조건에 따른 적응성을 가지고 빠근 추출을 성공적으로 수행하는 것은 이 분야에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결할 수 있는 자동차 번호판 일련번호 추출에 관한 연구로서, 레이블링기법과 적응성 신경망을 활성화시켜 일련번호를 추출하는 알고리즘을 제안하므로써 자동차 번호판 주위환경의 다양한 조건과 복합적 문제를 빠른 시간에 적응하여 해결을 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.379-387
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• 2001

We proposed an enhanced extraction method of vehicle plate, in which both the brightness variation of gray and the Hue value of HSI color model were used. For the extraction of the vehicle plate from a vehicle image, first of all, candidate regions for the vehicle plate were extracted from the image by using the property of brightness variation of the image. A real place region was determined among candidate regions by the density of pixels with the Hue value of green and white. For- extracting the feature area containing characters from the extracted vehicle plate, we used the histogram-based approach of individual characters. And we proposed and applied for the recognition of characters the enhanced ART2 algorithm which support the dynamical establishment of the vigilance threshold with the genera]iced union operator of Yager. In addition, we propose an enhanced SOSL algorithm which is integrated both enhanced ART2 and supervised learning methods. The performance evaluation was performed using 100's real vehicle images and the evaluation results demonstrated that the extraction rates of tole proposed extraction method were improved, compared with that of previous methods based un brightness variation, RGB and HSI individually . Furthermore, the recognition rates of the proposed algorithms were improved much more than that of the conventional ART2 and BP algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.87-94
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• 2005

This paper describes the method of detecting the region of vehicle number plate in colored car image with number plate. Vehicle number plate region generally shows formula colors in accordance with type of car. According to this, we use the method to combine a color ingredient H of HSI color model and a color ingredient Q of YIQ color model. However, the defect which a total operation time takes much exists if it uses such method. Therefore, in this paper, the concurrent accomplishes a candidate area extraction operation as draw a color H and Q ingredient among steps of extracting a region of vehicle number Plate. After the above step, as a next step in combination with color H and Q we can accomplish an region extraction fast by comparing to candidate regions extracted from each steps not to do a comparison operation to all of image pixel information. We also show implementation results Processed at each steps and compare with extraction time according to image resolutions.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.10 no.1
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• pp.27-31
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• 1999

We designed and fabricated a monocolor holographic reflector for reflective LCDs with DuPont holographic photopolymer as a holographic recording media. By recording at 514 nm as holographic operating wavelength, it was possible to get the brightest image in green color. High contrast ratio is possible due to misalignment of the images with surface reflection and we achieved on/off contrast ratio of 6:1 by applying the fabricated holographic reflector to a TN-LC cell.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.121-123
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• 2004

차량 번호판 인식 시스템은 무인 카메라 등의 영상 장치로부터 입력된 차량 이미지로부터, 차량 번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량 번호판 인식 시스템의 응용 시스템 중 과속 차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 시스템을 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 신중한 분류기(Cautious Classifier)를 이용 인식 시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조절하는 방법을 사용 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상 시켰다. 실제 번호판 인식 실험 결과 우리가 제안한 가중치 부여 방식이 차량 번호판 인식 문제에 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.160-164
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• 2005

The process of recognizing a vehicle involves detection of the vehicle, recognition of the vehicle model, and identification of the vehicle. The process of vehicle identification involves identification of the vehicle itself, such as by recognition of the license plate on the vehicle. In this paper the method involves the use of a beam splitter to divide incident rays into two directions, a transmitted beam and a reflected beam of different light intensities, and synthesizing two captured images using CCD devices from each beam, thus producing fluctuation-free images of a wide dynamic range even when the subject is moving. A prototype license plate recognition system was also developed using the experimental sensing device. The system achieved a 98.7% recognition rate on 466 images of moving vehicles, which demonstrates its effectiveness as a license plate recognition system.

• Journal of IKEEE
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• v.21 no.2
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• pp.142-145
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• 2017

Currently, a trend in image processing is high-quality and high-resolution. The size and amount of image data are increasing exponentially because of the development of information and communication technology. Thus, license plate recognition with a single processor cannot handle the increasing data. This paper proposes a number plate recognition system using a distributed processing framework, Hadoop. Using SequenceFile format in Hadoop, each mapper performs a license plate recognition with a number of image data in a data block Experimental results show that license plate recognition performance with 16 data nodes accomplishes speedup of maximum 14.7 times comparing with one data node. In large dataset, the recognition performance is robust even if the number of data nodes increases gradually.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.6
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• pp.329-336
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• 2016

In the outdoor advertising and industrial sites, are trying to implement the LED electric bulletin board system that is based on image processing in order to express a variety of intention in real time. Recently, in various field, rather than simple text representation, the importance of intuitive communication using images is increasing. Thus, instead of outputting the simple input information for communication, a system that can output a real-time information being sought. Therefore, the system is directed to overcoming by converting the problem of mapping an image on a variety of conventional LED display that can not be output images, the possible image output formats. Using an LED of low power, it has developed to output the efficient messages and images within a limited resources. This paper provides a system capable of managing the LED display on the wireless network. Atmega2560, Wi-Fi module, using the server and Android applications client, rather than printing a text only, it is a system to reduce the load generated image output character output in to the conversion process as can be managed by the server.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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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.