메쉬 및 세선화 기반 특징 벡터를 이용한 차량 번호판 인식

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF(CCLUF with NFPP) 을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes an effective algorithm of license plate recognition for industrial applications. By applying Canny edge detection on a vehicle image, it is possible to find a connected rectangular, which is a strong candidate for license plate. The color information of license plate separates plates into white and green. Then, OTSU binary image processing and foreground neighbor pixel propagation algorithm CLNF will be applied to each license plates to reduce noise except numbers and letters. Finally, through labeling, numbers and letters will be extracted from the license plate. Letter and number regions, separated from the plate, pass through mesh method and thinning process for extracting feature vectors by X-Y projection method. The extracted feature vectors are compared with the pre-leamed weighting values by backpropagation neural network to execute final recognition process. The experiment results show that the proposed license plate recognition algorithm works effectively.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 번호판 검출 시스템
• 3. 문자 영역 검출 시스템
• 4. 문자 인식 시스템
• 5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 응웬탄빈, "주변 전경 픽셀 전파 알고리즘 기반 실시간 이동 객체 검출" 대한전자공학회 47 (47): 9-16, 2010

2 오동수, "신경회로망을 이용한 필기체 한글 자모음 및 숫자인식에 관한 연구" 1991

3 김명숙, "번호판 문자인식에 효과적인 특징 추출에 관한 연구" 한국정보기술학회 5 (5): 128-136, 2007

4 문형돈, "국내외 지능형교통시스템(ITS) 시장 동향" 17 (17): 2002

5 "SOUTH KOREA Various Vehicle Classes"

6 Noah Kuntz, "Canny Tutorial"

7 ONDREJ MARTINSKY, "Algorithmic and mathe -matical principles of automatic number plate recog -nition systems" Brno University Of Technology 6-7, 2007