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김현열(Kim, Hyun-Yul),이건화(Lee, Geon-Wha),박영록(Park, Young-Rok),이승규(Lee, Seung-Kyu),박영철(Park, Young-Cheol),강용석(Kang, Yong-Seok),배철수(Bae, Cheol-soo),이진기(Lee, Jin-Ki) 한국정보전자통신기술학회 2013 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.6 No.2
본 논문에서는 효율적인 번호판 인식을 위하여 번호판 영역 식별과 문자 분리, 문자 인식에 적합한 번호판 인식 시스템을 위한 방법들을 제안하고자한다. 번호판 영역 식별에는 실시간 처리가 가능하도록 속도가 빠르고, 번호판 영역의 누락이 없는 방법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 효율성을 입증하기 위하여 역전파 알고리즘만을 이용한 인식시스템과 SVM만을 이용한 인식시스템 그리고 제안한 인식 시스템을 각각 실험하였다. 그 결과 역전파 알고리즘을 이용한 경우 87.9%, SVM의 경우91.4%의 번호판 인식을 한 반면 제안된 알고리즘은 98.6%의 인식률을 나타내어 최소 7.9%에서 최대 12.2%의 인식률이 향상되었다. This study will suggest methods for a license plate recognition system that is suitable for license plate identification, separation of letters, and recognition of letters in order to recognize a licence plate efficiently. The suggested algorithm had tested a recognition system that onlyused backpropagation, a recognition system that used only SVM, and the suggested recognition system in order to prove efficiency. As a result, recognition rate had increased from the minimum 7.9% to the maximum12.2% as the case of using back propagation recognized the number platefor 87.9%, the case of using SVM for 91.4%, and the suggested had 98.6% of recognition rate.
PCA와 LDA을 이용한 차량 번호판 통합 인식에 관한 연구
이진기(Lee, Jin-Ki),김현열(Kim, Hyun-Yul),이승규(Lee, Seung-Kyu),이건화(Lee, Geon-Wha),박영록(Park, Yung-Rok),안기남(An, Ki-Nam),배철수(Bae, Cheol-Su),박영철(Park, Young-Cheol) 한국정보전자통신기술학회 2013 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.6 No.1
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. 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.
황선기(Hwang, Suen-Ki),강용석(Kang, Yong-Seok),김태우(Kim, Tae-Woo),김현열(Kim, Hyun-Yul),박영철(Park, Young-Cheol),배철수(Bae, Cheol-Soo) 한국정보전자통신기술학회 2012 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.5 No.1
본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)방법에 기초하여 전경과 배경영역 뿐만 아니라 그림자 까지도 분할 할 수 있는 교통모니터링 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 그림자는 시각적 추적을 방해하기 때문에 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각 화소나 영역을 3개의 카테고리 즉, 그림자, 전경, 배경물체로 분할하였다. 교통 모니터링 영상의 경우, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증 할 수 있었다. In this paper, we propose a HMM(Hidden Markov Model)-based segmentation method to model shadows as well as foreground and background regions. The shadow of moving objects often keeps from visual tracking. We propose an HMM-based segmentation method which classifies each object in real time. In the case of traffic monitoring movies, the effectiveness of the proposed method was proved by experiments.