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남기환,배철수 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.7
최근 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식률의 저하요인이 되고 있다. 본 연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교 인자와 음성의 동적인 시간 특성을 정규화 하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식률을 얻어 그 유효성을 확인하였다. Recently, many researchers have studied the speaker recognition through the statistical processing method using Karhonen-Loeve Transform. However, the content of speaker's identity and the vocalization speed cause speaker recognition rate to be lowered. This parer studies the speaker recognition method using weighted parameters which are weighted with eigen-values of speech so as to emphasize the speaker's identity and optimal path which is made by DWP so as to normalize dynamic time feature of speech. To confirm this method, we compare the speaker recognition rate from this proposed method with that from the conventional statistical processing method. As a result, it is shown that this method is more excellent in speaker recognition rate than conventional method.
남기환,배철수 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.8
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다 This Paper describes algorithm to extract license plates in vehicle images. Conventional methods perform preprocessing on the entire vehicle image to produce the edge image and binarize it. Hough transform is applied to the binary image to find horizontal and vertical lines, and the license plate area is extracted using the characteristics of license plates. Problems with this approach are that real-time processing is not feasible due to long processing time and that the license plate area is not extracted when lighting is irregular such as at night or when the plate boundary does not show up in the image. This research uses the gray level transition characteristics of license plates to verify the digit area by examining the digit width and the level difference between the background area the digit area, and then extracts the plate area by testing the distance between the verified digits. This research solves the problem of failure in extracting the license plates due to degraded plate boundary as in the conventional methods and resolves the problem of the time requirement by processing the real time such that practical application is possible. This paper Presents a power automated license plate recognition system, which is able to read license numbers of cars, even under circumstances, which are far from ideal. In a real-life test, the percentage of rejected plates wan 13%, whereas 0.4% of the plates were misclassified. Suggestions for further improvements are given.