불연속 코사인변환과 역전파 신경망을 이용한 차량번호판 인식에 관한 연구

A Study on Vehicle Plate Recognition Using Discrete Cosine Transform and Backpropagation Neural Network

본 논문에서는 입력된 차량 영상으로부터 차량의 번호를 자동으로 인식하는 알고리즘 을 제안한다. 먼저 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보와 번호판의 위치특성을 이용해 번호 판 영역을 추출하고, 추출된 번호판 영역에서 수평, 수직 투영 히스토그램과 각 문자의 상대적 위치정보를 이용하여 각각의 문자영상을 상하 좌우로 분리 하였다. 분리된 문자영상에 불연속 코사인변환 (Discrete Cosine Transform) 을 적용하여 각 문자의 특정벡터를 추출하고 그 특정벡터를 역전파 신경회로망 (Backpropagation Neural Network) 의 업력으로 활용하여 차량 번호판 인식시스템을 구성하였다. 다양한 환경에서 촬영된 자가용 차량 영상 에 대해서 상대적으로 높은 번호판영역 추출률과 문자 인식률을 얻을 수 있었다.

Abstract

1. 서론

2. 번호판 및 문자영역 검출

3. DCT에 의한 특징벡터의 추출

4. 역전파 신경회로망의 구조와 학습알고리즘

5. 실험 및 결과 분석

6. 결론

참고문헌

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