This paper proposes a vehicle license plate recognition system, which has relatively a simple structure and is highly tolerant of noise, by using the DCT(Discrete Cosine Transform) coefficients extracted from the character region of a license plate and the LVQ(Learning Vector Quantization) neural network. The image of a license plate is taken from a captured vehicle image based on RGB color information, and the character region is derived by the histogram of the license plate and the relative position of individual characters in the plate. The feature vector obtained by the DCT of extracted character region is utilized as an input to the LVQ neural classifier fur the recognition process. In the experiment, 109 vehicle images captured under various types of circumstances were tested with the proposed method, and the relatively high extraction rate of license plates and recognition rate were achieved.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.416-421
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2008
This paper realizes a system that recognizes traffic safety signs by applying the principle used for game in reverse. The game used for this paper is one that expresses the shape of temporary objects intended by the maker when the maker sees the numerical image provided on (x, y) coordinates and then expresses it on the mesh. After separating the traffic safety sign image from the input image, the system is realized by outputting the content of the sign into letters by recognizing the forms and colors constituting the sign using the puzzle game above. Our system has fast process time and better rate of recognition than the existing system with black-and-white image processing and recognition without any penciling progress.
In this paper, we proposes the car plate recognition and describe the parking control system using the proposed car plate recognition algorithm. The car plate recognition system using color information and fuzzy c-means algorithm consists of the extraction part of a car plate from a car image and the recognition part of characters in the extracted car plate. This paper eliminates green noise from car image using the mode smoothing and extract plate region using green and white information of RGB color. The codes of extracted plate region is extracted by histogram based approach method and is recognized by fuzzy c-means algorithm. For experimental, we tested 80 car images. We shows that the proposed extraction method is better than that from the color information of RGB and HSI, respectively. So, we can know that the proposed car plate recognition method using fuzzy c-means algorithm was very efficient. We develop the parking control system using the proposed car plate recognition method, which showed performance improvement by the experimental results.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.139-141
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2014
지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.1
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pp.6-12
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2009
In this paper, we propose a system that extracts licence plate and recognizes numerals in the licence plate. The candidate area of licence plate is extracted using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) fuzzy neural network. And the morphological filters are used to reduce noise from the extracted licence plate. The extracted licence plate is standardized using Hough transform and geometric transform. Backpropagation neural network is used to recognize numerals that are separated using the projection technique.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.103-106
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2008
본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.499-502
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2021
정부는 '한국판 뉴딜 1.0'(2020.7)과 '한국판 뉴딜 2.0'(2021.7)을 발표하여 국가의 새로운 미래를 설계하고자 디지털뉴딜, 그린 뉴딜, 휴먼 뉴딜, 지역균형 뉴딜 분야에 집중 지원 중이다. 이 중 디지털 뉴딜은 사회, 경제 전반에 걸친 디지털화의 확산 및 디지털 신사업 육성이 목표이다. 본 논문에서는 디지털 뉴딜과 관련해 인공지능(AI)과 이동통신(5G) 분야에 대해 국가R&D 지원 현황 등을 분석하였다. 분석 데이터는 2015년부터 2020년까지 NTIS에서 서비스하는 총 61,356건 과제와 총 198,355건 성과정보를 키워드 추출을 통하여 수집하였다. 데이터 분석 결과 각 분야의 과제와 연구비, 논문 성과는 지속적으로 증가하고 있으나, 특허 성과는 최근 소폭 감소하는 것을 알 수 있었다. 정부가 추진하는 한국판 뉴딜 정책의 혁신성장 성과분야에 대해 이용자가 바로 파악할 수 있도록 다양한 분석을 통하여 향후 NTIS에서 서비스할 계획이다.
The purpose of this study was to validate the newly developed K-WPPSI-IV using other current IQ tests in common use in Korea such as the K-ABC and K-CTONI-2. Fifty three 2~7 year olds were tested with both the K-WPPSI-IV and K-ABC in a counterbalanced order. Simultaneous, cognitive, information processing as well as acquisition indices of K-ABC were moderately correlated with the total IQ of K-WPPSI-IV, ranging .44~.58. The results of these tests were comparable with US data: Correlations among WPPSI-IV & DAS-II subscales were .31~.67. The correlations among K-WPPSI-IV & K-CTONI-2 subscales in sixty two children ranged from .43~.49. WMI(Working memory index) as well as PSI(Processing speed index) of K-WPPSI showed low correlations with non-verbal IQ. These results indicated that nonverbal IQ does not test processing speed which in turn is very important in WMI & PSI Indices of K-WPPSI-IV. Further studies are needed to broaden the concurrent validities using K-WISC-IV or K-BSID-2. In addition, predictive as well as discriminate validity studies need to be conducted for better understanding of K-WPPSI-IV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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