• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.80-87
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• 2004

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 문자를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비 영업용 차량 영상에서 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역들을 번호판의 후보 영역으로 추출하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 선택한다. 개별 문자 추출은 추출된 번호판 영역에서 3${\times}$3소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화한 다음에 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 제안된 방법을 실제 비 영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 문자의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.313-319
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• 2007

본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드는 퍼지 신경망 알고리즘을 이용하여 인식한다. 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크에 의해 수직 에지를 찾고, 차량 번호판에 관한 특성 정보를 이용하여 잡음을 제거한 추에 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층간의 학습 구조에는 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.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.81-88
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• 2007

도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권2호
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• pp.8-17
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• 2008

본 논문에서는 매우 다양한 조건하에서 취득된 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상정보와 에지정보를 보완적으로 사용함으로써 다양한 조명조건은 물론 압축영상에서 흔히 나타나는 영상의 블록화 현상에 강건하게 번호판을 추출한다. 번호판 기울기 각도 보정은 탐색된 영역만을 허프 변환을 통해 각도를 추정, 보정함으로써 연산량을 줄였다. 최종 번호판 후보지 결정은 대상 영역의 가로 대 세로 비율 평가, 수평 스캔하여 영점 교차되는 양상 평가, 레이블링 방법을 이용한 연결 성분 수 측정 등의 방법을 이용하여 결정한다. 다양한 시간대에 수집된 차량 영상을 대상으로 수행된 실험을 통해 제안하는 방법이 강건하게 번호판을 추출 할 수 있음을 확인하였다. 실제 주정차 단속 영상을 대상으로 실험한 결과 94.9%의 번호판 추출 결과를 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3683-3693
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• 1999

차량 번호판 인식 시스템의 개발에 있어서, 빛의 양 변화 및 번호판 인쇄 상태가 다양한 자연 환경에서의 높은 인식성능과 시스템 안정성 확보가 문제이다. 본 논문에서는 명암도 변화와 칼라정보를 단계별로 사용하여 이러한 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 다양한 번호판 상태와 종류의 차량영상에 대하여 안정적으로 동작하게 하기 위하여, 먼저 명암도 변화 횟수를 이용하여 다수의 번호판 후보 밴드(띠)를 찾는다. 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에 대하여도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 후보밴드에 대하여 칼라정보를 이용한 밝기 조정을 수행하고, 정확한 번호판 경계를 추출하기 위하여 번호판 배경색에 근거한 이진화 및 윤곽선 추적을 수행한다. 각 번호판 후보 영역에 대하여 문자추출 및 문자인식을 병행하여 번호판 영역을 확정함으로써 번호판 추출 및 인식률을 높인다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 200장의 영상에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 차량 번호판의 자동인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.