• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.896-901
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• 2000

차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.627-630
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• 2003

기존의 자동차 번호판 인식시스템은 특정위치에 설치된 카메라로부터 획득한 영상을 서버로 전송하여 서버가 모든 처리 및 인식을 하게 된다. 하지만 다량의 카메라를 설치할 경우 서버의 부하가 심해지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라에 연결된 DSP 보드를 통해 자동차 번호판 인식에 필요한 각각의 문자라 숫자를 추출하고, 이진화 및 정규화 과정을 거쳐 서버로 전송함으로써, 서버는 인식단계만을 수행하여 부하를 줄이는 방식을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.81-88
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• 2007

We implement automobile license plates recognition system. These days automobile license plate recognition systems are widely used for tracing stolen cars. managing parking facilities, ticketing speeding cars, and so on. Recognition systems largely consist of three parts plates extraction, segments extraction, and segment recognition. For plates extraction, we measure the degree of inclination of plate. We use filters that extract only the horizontal components of the front of an automobile to measure the degree of inclination. For segment extraction, we trace the change of the number of blocks that consist solely of foreground pixels or background pixels as the horizontal scanning line moves along upward. For recognition of each individual letter or digit, we devise a variant of template matching method, called comparative template matching. Through experiments, we show that comparative template matching is less prone misled by noises and exhibits higher performance compared to the traditional method of template matching or histogram based recognition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.413-417
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• 2007

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.273-278
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• 2008

Cars attaching new license plates are increasing after introducing the new format of car license plate in Korea. Therefore, a car new license plate recognition system is required for various fields using automatic recognition of car license plates, automatic parking management systems and arrest of criminal or missing vehicles. In this paper, we proposed an intelligent new car license plate recognition method for the various fields. The proposed method is as follows. First of all, an acquired color image from a surveillance camera is converted to a gray level image and binarized by block binarization method. Second, noises of the binarized image removed by morphological characteristics of cars and then license plate area is extracted. Third, individual characters are extracted from the extracted license plate area using Grassfire algorithm. lastly, the extracted characters are learned and recognized by a fuzzy ART algorithm for final car license plate recognition. In the experiment using 100 car images, we could see that the proposed method is efficient.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.833-838
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• 2003

This paper presents novel methods of recognizing license plates of passing vehicles outdo(n. In particular, the proposed method is much robust for inclined plates caused by the changes of camera placement. To acquire fine images of quickly passing vehicles under a wide range of illumination conditions, we developed a sensing system having superb characteristics. We expanded the dynamic range and eliminated the blurring of images of fast moving vehicles by synthesizing a pair of synchronized images with different intensities. furthermore, to extend the flexibility of the positioning of the TV camera, we propose a recognition algorithm that can be applied to inclined plates. The performance of the integrated system was investigated on real images of vehicles captured under various illumination conditions. The recognition rates of over 99% (conventional plates) and over 97% (highly inclined plates) shows that the developed system is effective for license plate recognition.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.259-261
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• 2003

차량 번호판 인식 시스템의 번호판 인식과정은 영상획득 및 번호판 영역 추출, 개별문자 추출, 문자 인식의 3가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 시스템 전체의 결과에 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 주변 환경에도 정확한 추출과 빠른 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위하여 명암값의 차이와 사전정보를 이용하여 먼저 인식대상의 주목표인 등록번호의 위치를 추출 및 검증하고 등록번호에 대한 지역명의 상대적인 위치 정보를 이용하여 문자의 대략적인 위치를 선정, 각 요소들의 외곽 근접 선들의 투영(protection)과 이동을 통하여 번호판의 모든 문자 요소의 위치를 추출한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.2
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• pp.32-43
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• 2004

In this paper, a system which can effectively recognize the plate image extracted from camera set on a moving car is proposed. To extract car licence plate from moving vehicles, multiple candidates are maintained based on the strong vertical edges which are found in the region of car licence plate. A candidate region is selected among them based on the ratio of background and characters. We also make a comparative study of recognition performance between support vector machines and modular neural networks. The experimental results lead us to the conclusion that the former is superior to the latter. For a better recognition rate, a simple method combining the support vector machine with modular neural network where the output of the latter is used as the input of the former is suggested and evaluated. As we expected, the hybrid one shows the best result among those three methods we have mentioned.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.1987-1996
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• 2009

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.